自然语言处理常用模型有哪些

自然语言处理常用模型包括以下这些：

1、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：是一种处理序列数据的模型，可以用于语言模型、文本生成、语音识别等任务。

2、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：是一种特殊的RNN，可以解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地处理序列数据。

3、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：是一种处理图像数据的模型，在自然语言处理中可以用于文本分类、情感分析等任务。

4、变换器（Transformer）：是一种基于注意力机制的模型，可以处理语音、文本等序列数据，在自然语言处理中可以用于机器翻译、文本分类等任务。

5、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：是一种预训练的变换器模型，可以用于各种自然语言处理任务，如问答系统、文本分类等。

6、语言模型（Language Model）：是一种用于预测下一个词的概率分布的模型，可以用于文本生成、自动完成、拼写纠正等任务。

7、命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：是一种识别文本中的实体名词，如人名、地名、机构名等的技术。

8、文本分类：是一种将文本分为不同类别的技术，如情感分类、垃圾邮件过滤等。

9、机器翻译：是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术，包括基于规则的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法等。

10、信息提取：是一种从大量信息中提取出关键信息的技术，如事件抽取、关系抽取等。

以上模型只是自然语言处理领域中的一部分，实际应用中还需要根据具体任务和数据特点选择合适的模型和方法。