该毕业论文是一篇关于深度学习在自然语言处理中的应用的学术研究。文中探讨了长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型的结构、原理及性能，并通过实验对比了它们在语言模型、情感分析、机器翻译等任务中的表现。此外，文章还分析了这些模型在实际应用中可能遇到的问题，如过拟合、梯度消失等，并提出了相应的解决方案。本论文旨在为自然语言处理领域的研究者提供深入的理论和实践指导，为未来的研究提供新的思路和启示。
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