NLP自然语言处理

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  • 1. 文本表示
  • 2. 传统序列模型
  • 3. Seq2Seq模型
  • 4. 注意力机制
  • 5.Transformer模型
  • 6. 预训练模型

自然语言处理，是人工智能的重要分支。

NLP的目的是让计算机理解、生成和处理人类语言，达到人与机器之间的自然交互。

学习NLP基础，可以更好理解LLM(大语言模型）。NLP是LLM的基石。

NLP学习的前置要求：

  • Python编程基础
  • 深度学习（Deep Learning）基础
  • PyTorch编程基础

1. 文本表示

2. 传统序列模型

3. Seq2Seq模型

4. 注意力机制

5.Transformer模型

6. 预训练模型