自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够理解和处理人类语言。以下是一些AI/NLP实践中的常见任务和技巧。
常见NLP任务
- 文本分类
- 情感分析
- 机器翻译
- 命名实体识别
- 问答系统
实践技巧
- 数据预处理：清洗和预处理数据是NLP中的基础步骤。这包括去除停用词、词干提取等。
- 特征工程：选择合适的特征对模型性能有很大影响。
- 模型选择：不同的任务可能需要不同的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer。
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