数字通信世界杂志

摘要：随着深度学习算法在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用，寻找有效的性能优化方法成为研究的热点。本文首先对深度学习的基础概念及其在神经网络中的核心原理进行了综述，进而探讨了深度学习模型如何应对自然语言处理的特定任务。在数据预处理与特征工程的基础上，文章针对性地分析了算法改进策略和训练优化技术，并提出了新的优化方法。这些方法主要针对减少模型的过拟合现象、加速训练过程以及提高模型泛化能力。通过对比分析，展示了所提出的优化方法在处理自然语言问题时的有效性，并对其性能进行了全面评估。该研究不仅丰富了深度学习在自然语言处理中的应用，也为后续研究提供了有价值的参考。

关键词： 深度学习;自然语言处理;性能优化;算法改进;训练技术;特征工程;

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.1;TP18

在线公开时间： 2025-06-23 12:47（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间）