自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是核心知识点速览：

1. 基础概念 🔍

  • 语言模型：赋予机器语言理解能力的数学框架
  • 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取等步骤
  • 词向量：将词语转化为数学向量（如Word2Vec、GloVe）
  • 深度学习应用：Transformer、BERT等模型的革命性突破

2. 实践技术栈 🛠

  • Python库：nltk（自然语言工具包）, spaCy（工业级NLP库）
  • 算法原理：隐马尔可夫模型(HMM) → 神经网络 → 注意力机制
  • 工具链：Jupyter Notebook, Colab, TensorFlow/PyTorch

3. 应用场景 🌍

  • 智能客服：自动问答系统 💬
  • 机器翻译：跨语言沟通桥梁 🌐
  • 情感分析：社交媒体舆情监控 ❤️
  • 文本生成：AI写作助手 ✍️

4. 学习路径 🚀

  1. 先掌握Python编程基础
  2. 学习机器学习入门
  3. 实践自然语言处理教程/基础概念
  4. 深入深度学习实战
自然语言处理流程

小贴士：建议从入门指南开始，逐步深入技术细节。需要更多实战案例可参考项目实战。