自然语言处理 (NLP) 中的神经网络通过将单词和句子转换为数值表示来处理文本，然后通过计算层学习模式。 在高层次上，文本首先被标记化为更小的单元（单词、子词或字符），并使用嵌入映射到向量。 这些向量捕获语义和句法关系，使网络能够根据上下文解释单词。 例如，“bank”这个词在“river bank”和“bank account”中的表示可能不同。 网络通过隐藏层处理这些向量，隐藏层转换数据以识别句子结构或单词依赖关系等特征。 最后，输出层生成预测，例如对情感进行分类或翻译句子。
训练包括调整网络的参数以最小化误差。 在训练期间，输入文本被前馈通过网络，并将输出与正确的结果（例如，翻译或情感标签）进行比较。 计算差异（损失），并且反向传播调整模型的权重以减少这种损失。 例如，在文本分类任务中，网络可能会学习到“great service”之类的短语与积极情绪相关。 随着时间的推移，该模型会将这些模式推广到处理未见过的数据。 循环神经网络 (RNN) 是序列数据的早期解决方案，它逐步处理文本，同时保持隐藏状态。 然而，它们在处理长程依赖关系方面存在困难，从而导致了诸如长短期记忆 (LSTM) 网络之类的替代方案，这些网络使用门来控制信息流。
现代 NLP 严重依赖于 Transformer 架构，该架构使用注意力机制来衡量序列中不同单词的重要性。 与 RNN 不同，Transformer 并行处理所有单词，从而使其更快、更有效地捕获上下文。 例如，在句子“The cat sat on the mat because it was tired”中，Transformer 的注意力头可能会通过为这些标记分配更高的权重来将“it”链接到“cat”。 诸如 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）之类的模型在大型文本语料库上进行预训练以学习通用语言表示，然后可以针对特定任务（如问题回答）进行微调。 同样，GPT（生成式预训练 Transformer）模型以自回归方式生成文本，根据前面的上下文预测下一个单词。 这些架构展示了神经网络如何平衡结构设计（例如，注意力层）与可扩展训练，从而高效地解决复杂的 NLP 问题。