欢迎来到自然语言处理教程页面！以下是一些关于自然语言处理（NLP）的基础教程和资源。
基础教程
NLP 简介 自然语言处理是人工智能的一个分支，旨在让机器能够理解和生成人类语言。以下是NLP的基本概念和原理。
文本预处理 在进行NLP任务之前，通常需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。
词向量 词向量是表示词语的数学模型，可以用于捕捉词语的语义信息。
机器学习模型 介绍几种常见的机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机等，以及它们在NLP中的应用。
实践案例
情感分析 情感分析是NLP的一个重要应用，用于判断文本的情感倾向。
命名实体识别 命名实体识别（NER）用于识别文本中的命名实体，如人名、地名等。
机器翻译 机器翻译是NLP领域的另一个重要应用，旨在实现不同语言之间的自动翻译。
学习资源
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希望这些教程能帮助您更好地了解自然语言处理。如果您有其他问题或建议，请随时联系我们。