自然语言处理是人工智能领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是学习NLP的完整路径👇

📚 基础概念

  • 什么是NLP？
    NLP通过算法和模型，实现文本分析、语音识别、机器翻译等任务。

    自然语言处理_概述

  • 核心应用场景
    🔍 文本分类 | 💬 问答系统 | 🎤 语音合成 | 🌐 多语言翻译

    问答系统_示意图

⚙️ 技术框架

  1. 预处理阶段

    • 分词（Tokenization）
    • 去除停用词（Stopword Removal）
    • 词干提取（Stemming）
    文本预处理_流程图

  2. 模型训练

    • 传统方法：朴素贝叶斯、支持向量机
    • 深度学习方法：RNN、Transformer、BERT
    Transformer_架构

  3. 实战工具

    • Python库：NLTK、spaCy、HuggingFace
    • 框架推荐：PyTorch、TensorFlow
    spaCy_示例

🧭 扩展学习

  • 想深入了解深度学习在NLP中的应用，可访问：/Technology_Tutorials/Machine_Learning/Deep_Learning_Tutorial
  • 探索中文分词技术：/Technology_Tutorials/Artificial_Intelligence/Chinese_Tokenization_Tutorial

🌟 小贴士

  • 学习NLP需结合数学基础（如线性代数、概率统计）
  • 实践项目建议从情感分析或文本生成入门
    文本生成_示例

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