📚 论文库 | 自然语言处理（NLP）指南

自然语言处理是人工智能的重要分支，致力于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是关键研究方向与资源推荐：

🔍 核心研究领域

• 文本分类

  用于情感分析、垃圾邮件检测等任务，经典论文如 [《A Fast and Accurate Sentiment Analysis System》](/论文库/情感分析)

• 机器翻译

  基于Transformer的模型（如 [BERT](/模型/Transformer)）显著提升了翻译质量

• 对话系统

  包含检索式问答与生成式对话，推荐研究 [《Deep Reinforcement Learning for Dialogue Management》](/论文库/对话系统)

📚 免费资源

1. 自然语言处理入门教程 - 包含Python代码示例
2. ACL会议论文集 - 最新研究成果汇总
3. NLP中文书籍推荐 - 《深度学习》《神经网络与深度学习》等

🧠 技术演进

• 早期基于规则的方法（如 Stanford CoreNLP）
• 中期统计模型（如 RNN）
• 当代深度学习范式（如 Transformer_Model）

📌 延伸阅读

《NLP在医疗领域的应用》 提供了跨学科研究案例，包含中文与英文双语论文。