随着深度学习的发展，各类神经网络模型开始被广泛用于解决自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务，比如卷积神经网络（Con-volutional Neural Networks,CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。在传统的非神经网络NLP模型中，模型性能通常过于依赖手工设计或选择文本特征，因此训练一个高性能的NLP模型通常开发周期较长。而神经网络模型的优势是可以大幅缓解特征工程问题，通过使用在特定NLP任务中学习的低维稠密向量（分布式表示）隐式地表示文本的句法和语义特征。因此，神经网络方法简化了开发各类NLP系统的难度。

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