深度学习技术近年来显著推动了自然语言处理（NLP）的发展，以下为关键突破方向：
1. 模型架构创新
- Transformer模型 🔄：凭借自注意力机制，取代传统RNN结构，大幅提升长文本处理效率
- BERT等预训练模型 📚：通过掩码语言模型和下一句预测任务，实现通用语言理解能力
- 大型语言模型 🌍：如GPT系列，通过海量参数和数据训练，达到接近人类水平的文本生成能力
2. 训练方法优化
- 分布式训练 🚀：多GPU/TPU协同加速模型训练，缩短迭代周期
- 知识蒸馏 📚：用小型模型模仿大型模型的输出，提升推理效率
- 强化学习 🧠：通过与环境的交互优化模型性能，如对话系统中的策略学习
3. 应用场景拓展
- 机器翻译 🌐：Transformer模型显著提升多语言翻译质量
- 情感分析 😊/😢：结合预训练模型与领域适配技术，实现更精准的情绪识别
- 文本生成 📝：大型语言模型可生成高质量文章、代码等复杂文本
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