1. 情感分析实战
通过分析用户评论，判断情感倾向（正面/负面/中性）。
- 应用场景：电商评价监控、社交媒体舆情分析
- 技术要点：使用BERT模型进行微调，结合迁移学习提升效果
- 示例：
📌 查看完整代码示例
2. 机器翻译突破
基于Transformer架构的多语言翻译系统开发
- 核心挑战：处理长文本与语境理解
- 创新点：引入注意力机制与双向编码器
- 扩展阅读：Transformer模型详解
3. 文本摘要技术
从长文档中提取关键信息的自动化方法
- 主流方案：
✅ 基于规则的抽取式摘要
✅ 深度学习生成式摘要 - 行业应用：新闻简报生成、法律文件精简
4. 命名实体识别（NER）
精准定位文本中的实体类型（人名/地点/组织等）
- 实战案例：
📈 医疗文本中的药物名称提取
📊 新闻标题中的机构识别 - 工具推荐：SpaCy中文模型 | Stanford NER
5. 问答系统构建
实现基于语义理解的智能问答
- 关键技术：
🔍 文本匹配算法（如BM25）
🧠 预训练语言模型（如RoBERTa） - 落地场景：客服机器人、知识库检索
📌 延伸学习：