引言 深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型（如BERT）的演进，NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术，包括词向量、序列模型（如RNN、LSTM），以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量（Word Embedding）

摘要： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它使计算机能够理解和解释人类语言。本文将深入探讨自然语言处理技术，包括词向量的原理、预训练模型的技术，并通过丰富的案例分析展示其在实际场景中的应用。 引言： 自然语言处理（NLP）是利用计算机技术来解析和理解自然语言（如英语、中文等）中的内容。随着互联网的普及和大数据技术的发展，自然语言处理在搜索引擎、机器翻译、情感分析、语音识别