深度学习在自然语言处理中的应用

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在NLP任务中取得了显著的成果。本文将介绍深度学习在NLP中的应用，并提供一些相关的源代码示例。

1. 文本分类

文本分类是NLP中的一个基本任务，它旨在将文本分为不同的预定义类别。深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）被广泛应用于文本分类任务。下面是一个使用PyTorch实现的简单的文本分类模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class TextClassifier