深度学习建模训练总结（四）：梳理NLP发展里程碑——seq2seq

因为我自己是比较希望做NLP方向的研究，之前简单回顾了一下基础的神经网络之后，接下来打算就从NLP的角度，来看看模型是怎么一步步改进发展的。 对于自然语言处理，首先想到的问题肯定是怎么把自然语言转化为向数字表示，毕竟机器没办法理解人类的语言，只能处理数字，所以人们就研究出了很多embedding模型，关于embedding我想在之后详细谈谈，这里先暂时跳过。 假设我们已经对自然语言进行了embed

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