自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，广泛应用于文本理解、情感分析、机器翻译等领域。以下是一些常见的NLP模型及应用场景：

  • BERT模型 🤖
    BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过双向Transformer架构，实现了对上下文的深度理解。其预训练模型可应用于问答系统、文本分类等任务。

    BERT_Model

  • Transformer架构 🔄
    基于自注意力机制，Transformer成为现代NLP模型的基础。例如，GPT系列和T5模型均采用该架构，显著提升了长文本处理能力。

    Transformer_Architecture

  • 中文分词工具 📖
    对于中文语料，常用工具如Jieba、HanLP等能高效完成分词任务。这些工具支持自定义词典，适用于不同场景的文本处理需求。

    Chinese_Tokenization

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