（三）Transformer 架构：注意力革命与语义关联
Transformer 架构横空出世，彻底颠覆传统 NLP 格局，核心在于多头注意力机制。摒弃 RNN 顺序依赖弊端，同步聚焦输入序列各位置信息，挖掘复杂语义关联。多头机制从多个维度审视文本，如同多双眼睛捕捉细节，提升语义理解全面性。架构分编码器、解码器，编码器层层提炼特征，解码器依此生成输出。OpenAI 的 GPT 系列基于此架构大放异彩，GPT - 4 语言生成、理解能力超神，撰写学术论文逻辑严密、文采斐然；谷歌 BERT 预训练模型双向编码语义，问答系统借助 BERT 精准定位答案，文本摘要生成精炼总结，提升诸多下游任务精度。
（四）基于注意力的序列到序列模型（Seq2Seq）：端到端转换与任务适配
Seq2Seq 模型专为实现序列间转换任务而生，常见于机器翻译、对话生成场景。编码器将源序列编码成固定长度向量，解码器再将其解码为目标序列，注意力机制在此大显身手。翻译句子时，注意力动态聚焦源句不同部分，辅助生成精准译文；对话生成中，依据上文对话，合理组织回答内容。结合强化学习，Seq2Seq 模型不断优化回答策略，提升对话流畅性、趣味性，模拟真实人际交流场景。
三、核心算法的创新应用与拓展
（一）医疗领域：病历分析与辅助诊断
医疗行业引入 NLP 算法破解病历难题。词向量模型梳理病历术语，关联相似病症、药物；RNN 及其变体分析病程记录，跟踪病情发展；Transformer 架构助力医学文献检索，快速筛选前沿研究成果。智能诊断系统整合多算法优势，读取病历，结合临床指南，给出初步诊断建议，辅助医生决策，提高诊断效率与准确性。
（二）金融领域：舆情监测与风险评估
金融市场瞬息万变，NLP 算法紧盯舆情动态。词向量模型识别财经新闻关键词，判断市场风向；Seq2Seq 模型解析分析师研报，提取关键观点；情感分析算法利用 GRU 监测社交媒体股民情绪