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我的阅读笔记：在自然语言处理中的一些关键应用：
- 词嵌入（Word Embeddings）：将词语映射到连续的向量空间，以便计算机能够理解和处理语言中的语义关系。 常见的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：用于处理序列数据，例如文本，通过在网络中引入循环连接来捕捉上下文信息。 适用于自然语言处理任务，如语言建模、文本生成和情感分析。
- 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：一种特殊类型的RNN，通过引入记忆单元来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。 在文本生成、机器翻译等任务中表现优异。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：用于文本分类、命名实体识别等任务，通过卷积操作捕捉局部特征。 可以用于处理固定长度的文本，如短语或句子。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：提高模型对输入序列中不同部分的关注程度，使其能够更灵活地处理长文本。 在机器翻译、问答系统等任务中得到广泛应用。
- 预训练模型：利用大规模语料库预训练的深度学习模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）。 在特定任务上进行微调，能够获得更好的性能。
- 情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中性。 应用于社交媒体监测、产品评论分析等领域。
- 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。 在信息提取、知识图谱构建等方面有广泛应用。
- 机器翻译（Machine Translation）：利用深度学习模型实现不同语言之间的自动翻译。 Transformer模型的出现极大提升了机器翻译的性能。