深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文旨在探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的应用及其所面临的挑战。通过分析深度学习模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer的结构与功能，揭示这些模型如何处理语言的序列性和上下文依赖问题。同时，文章将讨论深度学习在语言翻译、情感分析和文本生成等方面的实际成效，以及数据偏见、资源消耗和可解释性等关键挑战。最后，本文将展望深度学习未来在NLP领域的发展方向，包括跨语言学习、低资源语言处理和增强模型可解释性的策略。
【7月更文挑战第18天】
