自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些NLP基础学习的要点：
基础概念
- 文本预处理：包括分词、去除停用词、词性标注等。
- 词向量：将词语转换为数值向量，以便计算机进行计算。
- 语言模型：用于预测下一个词或句子，是许多NLP任务的基础。
常见任务
- 文本分类：将文本分为预定义的类别。
- 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地点等。
- 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面等。
学习资源
图片展示
词向量
语言模型
希望这些内容能帮助你更好地了解NLP基础学习。