自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够理解和处理人类语言。本教程将带你入门NLP的世界。
基础概念
- 语言模型：用于预测下一个词或字符的概率分布。
- 词向量：将单词转换为向量表示，方便进行数学运算。
- 序列标注：对序列中的每个元素进行分类。
工具和库
- NLTK：一个强大的Python库，用于处理自然语言。
- spaCy：一个快速的NLP库，用于文本处理和分析。
- TensorFlow：一个用于机器学习的开源库。
示例
假设我们要预测下一个词是“猫”的概率，我们可以使用以下代码：
import nltk
# 加载语言模型
model = nltkbigrams.BigramModel(nltk.corpus.brown.words())
# 预测下一个词
print(model.predict_next('the'))
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