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自然语言处理中的深度学习技术
1.深度学习基础
1.1深度学习概述
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络模型来学习数据中的复杂模式。在自然语言处理（NLP）中，深度学习技术已经取得了显著的成果，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。深度学习模型能够自动提取文本的高级特征，从而在各种NLP任务中表现出色。
1.2神经网络的基本结构
神经网络由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。神经元通过权重和偏置来处理输入数据，并通过激活函数输出处理结果。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
1.2.1输入层
输入层接收
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