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
- 自然语言处理入门教程 - 包含Python代码示例
- ACL会议论文集 - 最新研究成果汇总
- 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。