深度学习通过使模型能够自动从文本数据中学习模式和表示，在现代自然语言处理 (NLP) 中发挥着核心作用。 传统的 NLP 方法依赖于手动制作的规则或统计技术，这些技术难以处理人类语言的复杂性和歧义性。 深度学习用神经网络取代了这些方法，神经网络处理原始文本输入（如单词或字符），并通过训练迭代地完善其理解。 例如，循环神经网络 (RNN) 和 Transformer 等架构分析文本序列，而词嵌入（例如 Word2Vec、GloVe）将单词映射到捕获语义关系的密集向量。 这些技术使模型能够在翻译、摘要和情感分析等任务中更好地进行泛化。
深度学习在 NLP 中的一个关键优势是它能够处理上下文和长距离依赖关系。 早期模型（例如 n-gram 或词袋方法）将文本视为孤立的标记或固定窗口，从而错失了含义中的细微差别。 深度学习模型，特别是 Transformer，使用诸如注意力机制之类的机制来动态地权衡句子中不同单词的相关性。 例如，在句子“猫坐在垫子上是因为它累了”中，Transformer 可以通过分析整个序列中的关系来确定“它”指的是“猫”。 这种能力支撑着诸如 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）之类的工具，该工具预先在大规模文本语料库上进行训练，以构建上下文相关的词表示。 这种模型擅长诸如问答之类的任务，在这些任务中，理解上下文至关重要。
深度学习的另一个主要贡献是在 NLP 中实现迁移学习。 像 GPT（生成式预训练 Transformer）或 T5（文本到文本的迁移 Transformer）这样的预训练模型经过大量数据集的训练，以学习通用的语言模式。 然后，开发人员可以在较小的、特定于任务的数据集（例如客户支持聊天或医疗记录）上微调这些模型，以在无需从头开始的情况下实现高性能。 例如，开发人员可以采用预训练的 BERT 模型，添加分类层，并在标记的电影评论上对其进行训练，以创建情感分析工具。 这种方法减少了对大型标记数据集和计算资源的需求，从而使高级 NLP 即使对于小众应用程序也变得容易访问。 通过自动执行特征工程和利用可扩展的架构，深度学习使 NLP 系统更具适应性和效率。