NLP自然语言处理

目录

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