过去半年以来，自然语言处理领域进化出了一件神器。此神器乃是深度神经网络的一种新模式，该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。本文将对这四个部分娓娓道来，并且剖析它在两个实例中的用法。 人们在谈论机器学习带来的提升时，往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升，然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性。如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子，就把问题泛化为“需要输入一段文本，预测出文本的类别ID”。这种分类与识别侮辱性帖子或是标记电子邮件类别之类的具体任务无关。如果两个问题的输入和输出类型都一致，那我们就应复用同一套模型的代码，两者的区别应该