作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自然语言处理(NLP)是信息科学的一个重要分支，它研究如何从大量文本数据中提取出有用的信息，并对其进行有效整合、分析和理解。现如今人们越来越多地将注意力转向使用自然语言，因此，理解其在实际应用中的作用至关重要。
基于深度学习的自然语言处理模型已经成为解决各种自然语言任务的新趋势。在本文中，我将带领读者一起了解一些常用的深度学习自然语言处理模型，并通过实践案例加以讲解。希望能够帮助大家更好地理解并掌握这些模型，真正落地到工作当中。
1.背景介绍
（1）什么是深度学习？
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，利用神经网络构建的高性能模型可以自动学习、识别复杂的数据结构。深度学习模型通过学习数据特征之间的关联性，捕获数据的全局模式，并通过反馈调整模型参数来优化结果，从而取得高效、准确的预测或分类。深度学习主要用于计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域。
（2）为什么要做自然语言处理？
在过去的一段时间里，随着互联网、社交媒体、移动互联网等技术的飞速发展，中文、英文等主流语言逐渐形成了国际交流的标准。但是，不同语言之间的语法差异、表达方式也存在很大的区别，需要借助计算机技术进行自然语言处理才能完成大规模的数据挖掘、文本分析等任务。
自然语言处理的目标是自动将原始语言数据转换成计算机可读、理解的形式，包括但不限于词法分析、句法分析、语义分析、情感分析、文本摘要生成等。目前，深度学习模型已经成为