自然语言处理 (NLP) 是指计算机通过深度学习等方法对人类语言进行处理的技术领域。自然语言通常是含义丰富、复杂、模糊不清的，因此在处理它时需要使用深度学习模型来进行建模和机器学习。
深度学习是一种非常适合处理自然语言的方法。它包括许多类似神经网络的模型，这些模型可以自动从大量数据中学习并推断出规律和模式，而无需人为干预。在自然语言处理领域，主要应用的深度学习模型包括：循环神经网络 (RNN)、长短时记忆网络 (LSTM)、门控循环单元 (GRU)、转换器 (Transformer) 等。
以下是深度学习在自然语言处理中的主要应用：
文本分类是将一篇文章或文本分到相应的类别中。如垃圾邮件分类、新闻分类等。深度学习可以通过训练卷积神经网络或者循环神经网络等模型，对文本进行分类。其中，卷积神经网络 (CNN) 可以通过卷积操作提取文本的局部特征，循环神经网络 (RNN) 可以处理自然语言的时序关系。
词嵌入是通过将每个单词映射到一个低维向量空间，从而可以计算单词之间的相似性。例如，同义词在向量空间上比较接近。Word2vec和Glove等算法是常用的词嵌入方法。这些算法通常使用神经网络对大量文本进行训练，以便生成高质量的词嵌入。
机器翻译是将一种自然语言转换为另一种自然语言。深度学习可以通过使用编码-解码模型或者注意力机制来完成机器翻译。其中，编码-解码模型是将原始语句编码为固定长度的向量，再通过解码器将该向量转化为目标语句；而注意力机制是在解码过程中，根据语境动态地分配编码器的注意力权重，增强模型的表现力。
问答系统是建立在NLP之上，旨在提供正确的答案给用户的系统。深度学习可以通过使用循环神经网络和注意力机制来进行建模。其中，循环神经网络可以处理上下文信息，而注意力机制可以在生成答案时聚焦于与问题匹配的部分。
情感分析是对一段正面或负面情感进行分类。深度学习可以通过使用卷积神经网络或循环神经网络来进行情感分析。其中卷积神经网络能够提取文本中的局部特征，而循环神经网络则可以处理文本中的序列关系。
总之，深度学习技术在自然语言处理领域有着广泛的应用。不同的任务需要不同的模型和算法组合，因此在实际应用中需要根据具体任务的需求灵活选择。