自然语言处理(NLP)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NLP的核心概念与技术:

1. 文本预处理 🧹

  • 分词:将连续文本切分为词语或符号,如“自然语言处理” → ["自然", "语言", "处理"]
  • 词性标注:识别词语的词性(名词、动词等),例如:
    • 他(代词)
    • 爱(动词)
    • 她(代词)
  • 去除停用词:过滤无意义词汇(如“的”、“是”)
    分词

2. 语言模型 🧠

  • 用于预测文本序列的概率模型,如BERT、GPT系列
  • 支持任务:文本生成、机器翻译、问答系统
    语言模型

3. 关键任务与应用 📦

  • 情感分析:判断文本情绪倾向(正面/负面)
  • 命名实体识别:提取人名、地点、组织等信息
  • 文本摘要:生成长文本的简要版本
  • 机器翻译:如中英互译(了解更多

4. 学习资源 📘

如需进一步探索,可点击上方链接或尝试实践代码示例!

NLP_Basics