哪一个神经网络模型更适合于自然语言（神经网络模型和学习方法）

近些年来，Transformer神经网络模型更适合于自然语言处理因为Transformer模型可以并行计算，通过多头自注意力机制实现对长距离依赖的处理，解决了RNN模型难以处理长序列数据的问题
与CNN相比，在输入序列较长时，Transformer的表现更加优越，同时对于上下文的理解也更加准确
因此，从处理长序列数据、处理上下文的准确度等方面来看，Transformer神经网络模型更加适合自然语言处理任务

目前来说，循环神经网络（RNN）模型更适合于自然语言处理。
首先，自然语言的数据是序列数据，而RNN天然适合处理序列数据，其内部包含循环结构，可以处理任意长度的输入序列。
其次，RNN可以利用前面输入过的信息来影响后面的输出，可以很好的识别文本中的语境信息。
此外，RNN也可以通过加入Attention机制来更好的捕获不同部分之间的注意力关系，提高模型的性能。
通过以上考虑可以得出RNN是目前适用于自然语言处理的最优模型。