自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，其核心在于让机器理解、解析和生成人类语言。以下是常见的NLP模型及其应用场景：
1. 主流NLP模型分类
规则基础模型 🤖
依赖预定义语法规则和词典（如Stanford CoreNLP），适合结构化文本处理，但难以应对复杂语义。统计模型 📊
基于概率计算（如n-gram、Hidden Markov Model），常用于基础文本分类和词性标注。深度学习模型 🧠
- RNN/LSTM：适合序列建模，但存在长程依赖问题
- Transformer：通过自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算，是当前主流架构
- BERT：预训练语言模型，支持上下文双向理解，广泛用于问答系统和文本生成
- GPT：生成式预训练模型，擅长创造连贯文本，如对话生成和文章续写
- T5：文本到文本的统一框架，可处理多种NLP任务
2. 模型应用场景
| 模型类型 | 典型应用 |
|---|---|
| Transformer | 机器翻译、文本摘要 |
| BERT | 情感分析、命名实体识别 |
| GPT | 对话系统、创意写作 |
| T5 | 文本生成、文本分类 |
3. 模型选择建议
- 任务需求：分类任务可选BERT，生成任务优先GPT或T5
- 计算资源：轻量级场景可用RNN，高性能需求推荐Transformer架构
- 数据规模：小数据集适合统计模型，大数据集需深度学习模型
4. 扩展阅读
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