神经网络在NLP中工作，通过对单词、句子和文档之间的关系进行建模来执行情感分析、翻译和摘要等任务。词嵌入 (如Word2Vec或GloVe) 将文本转换为捕获语义的数值向量，作为神经模型的输入。
循环神经网络 (rnn) 及其变体 (如lstm和GRUs) 通过保留长句子的上下文，在处理顺序文本数据方面表现出色。最近，诸如BERT和GPT之类的Transformer模型通过使用自我注意机制来同时处理整个句子或段落，从而捕获全局和局部依赖性，从而彻底改变了NLP。
预训练的语言模型使用特定于任务的数据集对特定的NLP任务进行微调，使其适用于广泛的应用。例如，BERT可以针对文本分类进行微调，而GPT模型通常用于文本生成和会话AI。神经网络通过实现更准确，上下文感知和可扩展的解决方案，极大地改善了NLP。