NLP 进阶教程

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解和生成人类语言。本教程将为您介绍一些 NLP 的进阶知识。

进阶主题

1. 词嵌入（Word Embedding）

   • 词嵌入是将词汇映射到高维空间的技术，能够捕捉词汇之间的语义关系。
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2. 序列模型（Sequential Models）

   • 序列模型用于处理序列数据，如文本、时间序列等。
   • RNN（递归神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是常用的序列模型。

3. 注意力机制（Attention Mechanism）

   • 注意力机制能够使模型在处理序列数据时关注到更重要的部分。
   • 它在机器翻译、文本摘要等领域有广泛应用。

4. 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）

   • 预训练语言模型如BERT、GPT等，已经在大量文本数据上进行预训练，可以用于各种NLP任务。

5. 扩展阅读

   • 若想深入了解NLP进阶知识，可以阅读以下资源：
     • 《深度学习与自然语言处理》
     • 《自然语言处理综论》

通过学习这些进阶主题，您将能够更好地理解和应用自然语言处理技术。