深度学习技术在自然语言处理中的应用探索

摘要

随着深度学习技术的飞速进步，它在自然语言处理（NLP）这一领域的使用变得越来越普遍，这极大地促进了该
技术领域的发展。深度学习的模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和基
于注意力机制的模型，对文本分类、机器翻译、情感分析以及其他 NLP 任务都有很强的技术支撑。这些模型可以处理复杂
语言结构与语义信息以达到深层的文本理解与产生。