自然语言处理（NLP）入门教程 📚

自然语言处理是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。以下是学习NLP的基础知识框架：

1. 核心概念 🧠

• 文本预处理：分词、词干提取、去除停用词等
• 特征提取：TF-IDF、词嵌入（Word2Vec, GloVe）
• 机器学习模型：朴素贝叶斯、SVM、RNN

2. 典型应用场景 🌐

• 智能客服系统
• 情感分析工具
• 文本生成技术

3. 学习路径建议 🚀

1. 先掌握基础编程（Python推荐）
2. 学习机器学习基础课程
3. 实践NLP项目（如中文分词实战）
4. 深入深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
5. 参考扩展教程：
   机器学习基础教程

4. 工具推荐 💡

• Python库：NLTK, spaCy, HuggingFace
• 数据集：IMDb影评、SST-2情感数据集
• 开发环境：Jupyter Notebook + GPU加速

如需进一步了解NLP在实际中的应用，可访问 NLP实战案例库 查看更多项目示例。