作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，深度学习技术和自然语言处理技术结合在一起，取得了巨大的成果。深度学习技术通过对大量的训练数据进行分析、提取特征，使得机器能够自动化地从数据中学习到有效的模式，并应用于新的任务上。而自然语言处理技术则可以理解语言，用计算机的方式来处理文本信息。结合两者的优点，两者在某些领域都已经成为主流技术。比如基于深度学习的语音识别技术，利用训练好的神经网络模型来识别人类声音中的字母、单词等，取得了不错的效果；基于深度学习的图像分类技术，通过对大量的图像进行训练，就可以识别出不同的物体；基于自然语言处理的文本生成技术，可以根据输入的文字模板生成新颖的语句或段落，效果也十分明显。那么，如何结合两者的优势，达到更加出色的结果呢？这里就需要使用到机器学习的最新技术——CatBoost和BERT。
本文将以CatBoost和BERT作为案例，来阐述两者之间的联系和区别，以及它们在深度学习与自然语言处理方面的应用。
2.相关工作
（1）机器学习（Supervised Learning）
在机器学习的过程中，通常会有两个阶段。第一个阶段是训练阶段，即利用已知的数据样本及其对应的标签来训练模型。第二个阶段是预测阶段，即利用训练好的模型对新的数据样本进行预测。训练阶段的目的是为了得到一个具有一定性能的模型，而预测阶段的目的则是让这个模型去推断出新数据样本的标签。
机器学习最常用的方法就是分类算法，它可以用来解决多分类问题，也可用于回归问题。常见的分