7-深度学习应用（自然语言处理）
这是本系列的第 7 讲，可以看作是前面“循环神经网络”一讲的应用延伸。它从 NLP 的任务全景切入，再逐步带到情感分析、阅读理解、问答、文本生成、多模态以及机器翻译等更接近真实系统的问题。
这讲主要讲什么
这一讲的价值在于，它把自然语言处理从单一模型学习扩展成了任务视角和应用视角。
- 自然语言处理概述：先交代 NLP 的基本概念和技术概览，帮助建立任务边界。
- 自然语言处理进阶：覆盖情感分析、机器阅读理解、自动问答和文本生成等核心任务。
- 多模态融合：引入多模态分类、多模态检索等方向，并把任务范围从纯文本扩展到跨模态场景。
- 应用与实践：补充优化、调参、可视化等更工程化的内容，并以机器翻译作为实践案例。
适合怎么学
- 学这一讲时，重点应该放在“任务形式”而不是单个模型名字上。不同任务对应的输入输出、评价指标和训练方式往往差别很大。
- 如果你还没做过 NLP 项目，建议先把情感分析、文本分类和机器翻译这类边界更清晰的任务理解透，再去看更复杂的问答和生成。
- 看到多模态部分时，可以先把它理解为“文本不再单独存在”，这对后续看视觉语言模型会很有帮助。