本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论你是计算机科学的新手，还是对自然语言处理领域感兴趣的研究人员，本教程都将为你提供所需的基础知识和实用技能。

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当谈到自然语言处理（NLP）时，深度学习已经成为一种强大而广泛应用的技术。深度学习是一种机器学习方法，通过构建具有多层神经网络的模型来模拟和学习数据的复杂特征。在NLP领域，深度学习模型已经在多个任务上取得了突破性的性能，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

1. 深度学习与神经网络

深度学习的核心是神经网络，它是由许多神经元（或称为节点）组成的计算模型。神经网络通过在节点之间传递信息来进行学习和推断。在NLP中，我们通常使用前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和递归神经网络（Recurrent Neural Network）来处理文本数据。

1.1 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）

前馈神经网络也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个节点都与上一层的所有节点相连，并且每个连接都有一个权重。神经网络通过逐层进行计算和传递，