自然语言处理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。以下内容将带你了解基础概念、常用工具及实战应用：
1. 核心概念入门
- 语言模型：理解词向量、Transformer等基础架构
- 文本预处理：分词、去除标点、词干提取等操作
- 情感分析：通过文本判断情绪倾向（正向/负向/中性）
- 实体识别：提取人名、地名、组织名等关键信息
2. 常用工具与框架
| 工具 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| spaCy | 依赖解析与实体识别 | 快速构建文本分析管道 |
| NLTK | 传统NLP算法实现 | 学术研究与教学演示 |
| Hugging Face | 预训练模型库 | 微调BERT、GPT等大模型 |
3. 实战案例演示
- 文本分类：使用朴素贝叶斯实现新闻主题分类
- 聊天机器人：基于规则的简单对话系统
- 文本生成：用RNN实现句子续写功能
尝试通过以下链接深入学习具体技术实现：
🔗 进阶内容：模型训练与优化