📚 NLP模型教程指南

欢迎来到自然语言处理（NLP）模型学习专区！以下内容将帮助您快速掌握NLP核心技术与应用。

🧠 核心概念入门

1. 文本预处理 - 清洗数据、分词、词干提取
   
   

   自然语言处理_基础概念
2. 特征提取 - 从文本中提取有意义的向量表示
   
   

   文本向量化_技术流程
3. 模型选择 - 从传统方法到深度学习框架
   
   

   机器学习_算法对比

🛠️ 常用模型架构

• RNN/LSTM：适合序列建模的经典结构
  
  

  循环神经网络_结构图
• Transformer：基于自注意力机制的突破性模型
  
  

  Transformer_架构示意图
• 预训练模型：如BERT、RoBERTa等
  
  

  语言模型_类型对比

📖 推荐学习路径

1. NLP基础理论详解 - 理解核心原理
2. 实战：文本分类项目 - 代码示例与调试技巧
3. 模型优化技巧 - 超参数调优与性能提升

📌 小贴士：建议先完成[语言模型_类型对比]的阅读，再深入理解Transformer架构

🌐 扩展学习资源

• 英文版NLP教程 - 更多国际前沿技术解读
• 模型训练可视化工具 - 在线查看训练过程

深度学习_训练过程