自然语言处理工具：NLTK二次开发_（11）.深度学习在自然语言处理中的应用.docx
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深度学习在自然语言处理中的应用
在上一节中，我们介绍了自然语言处理的基本概念和传统方法。本节将深入探讨深度学习在自然语言处理中的应用，包括常见的深度学习模型、如何使用深度学习进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务，并提供具体的代码示例。
1.深度学习模型在自然语言处理中的应用
深度学习模型在自然语言处理中发挥着重要作用，尤其是在处理复杂任务时。常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）等。这些模型能够捕捉文本中的长依赖关系和上下文信息，从而在
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