再见孙悟空_
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【三 文本分类与情感分析】【 3.3深度学习方法：CNN、RNN、Transformer】

【三 文本分类与情感分析】【 3.3深度学习方法：CNN、RNN、Transformer】_第1张图片

大家好呀！今天咱们来聊聊文本分类和情感分析领域的"三剑客"——CNN、RNN、Transformer。这三个家伙在深度学习界可是响当当的人物，比娱乐圈的顶流还火！比如你刷微博时看到的"正能量"标签，外卖平台自动识别的差评，甚至ChatGPT和你聊天的反应，背后都有它们的身影。

这篇万字长文，咱们从原理拆解到代码实战，从行业应用到避坑指南，保证让你彻底搞懂这三个模型。系好安全带，发车！

一、为什么需要深度学习模型？

先问个问题：传统机器学习不是挺好吗？干嘛还要用深度学习？三个关键原因：

  1. 特征自动提取：传统方法要手动设计特征（比如TF-IDF），而CNN/RNN能自动捕捉词序、语义等深层特征
  2. 处理复杂语境：Transformer能理解"

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