自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，主要研究计算机与人类语言的交互。以下是几种核心NLP技术：
1. 词向量技术
- 词嵌入（Word Embedding）：将词语转化为数值向量，捕捉语义关系 📊
- Word2Vec：通过神经网络学习词的分布式表示 🧠
- GloVe：基于全局统计信息的词向量模型 📚
2. 句法分析技术
- 依存句法分析：解析句子中词语的依存关系 🧩
- ** constituency parsing**：用于分析句子成分结构 📖
3. 生成模型技术
- Transformer：基于自注意力机制的序列建模框架 🌐
- BERT：预训练的双向Transformer模型 🔄
4. 任务驱动技术
- 机器翻译：如Google Translate的神经网络架构 🌍
- 情感分析：判断文本情感倾向 😊/😢
如需深入了解NLP技术发展脉络，可访问自然语言处理简介路径。