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基于深度学习的自然语言脑信号处理与解码研究

一、引言

近年来，深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就，而在与人类脑信号交互与解读的研究方面更是成为了新的热点。基于深度学习的自然语言脑信号处理与解码技术，在脑机交互（BMI）系统中的应用正日益显现出其重要性。本篇论文将介绍这一技术的基本概念、相关文献综述以及其在神经信息处理与人类-机器交互的潜在应用。

二、基本概念与相关文献综述

深度学习在自然语言处理中的应用主要包括自然语言理解和生成两大方面。其利用大规模的语料库进行自我学习和模型训练，使得机器能够理解和生成更加符合人类语言的表达方式。在脑信号处理领域，我们则利用深度学习技术对大