目录：
NLP深层次技术概述
1.1 深度学习在NLP中的作用
1.2 预训练模型与迁移学习
深度学习模型
2.1 卷积神经网络（CNN）在NLP中的应用
2.2 循环神经网络（RNN）及其变体
2.3 长短时记忆网络（LSTM）
2.4 门控循环单元（GRU）
2.5 注意力机制（Attention）
2.6 转换器（Transformer）与自注意力机制
预训练模型
3.1 Word2Vec与词嵌入
3.2 ELMo：上下文相关词向量
3.3 GPT（Generative Pre-trained Transformer）
3.4 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
3.5 模型微调与迁移学习
代码示例
4.1 使用CNN进行文本分类
4.2 使用LSTM进行情感分析
4.3 使用BERT进行文本分类
4.4 模型微调与迁移学习
深层次NLP的未来发展
5.1 多模态NLP与跨领域应用
5.2 语义理解与生成任务的突破
5.3 借助神经科学的启发
