自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于让机器理解、解析和生成人类语言。以下为关键知识点：
1. 核心概念
- 语言模型：如BERT、GPT系列，通过海量文本训练理解语义
- 文本分类：情感分析、垃圾邮件检测等
- 机器翻译：深度学习推动的神经网络翻译（如Transformer）
- 对话系统：基于语义理解的智能客服（推荐阅读：/ai_nlp_tutorial）
2. 技术演进
- 传统规则方法 → 统计模型 → 深度学习
- 关键技术：词向量（Word2Vec）、序列到序列（Seq2Seq）、预训练模型
- 工具链：spaCy、NLTK、Hugging Face Transformers
3. 典型应用
- ⚙️ 智能客服：理解用户意图并生成回复
- 📊 情绪分析：挖掘社交媒体文本中的情感倾向
- 📖 文本摘要：自动提取长文档核心内容
- 🧠 语言生成：创作诗歌、故事等创意文本
4. 学习路径建议
- 入门：掌握Python基础 + 《自然语言处理入门》（推荐路径：/ai_nlp_course）
- 进阶：研究Transformer架构与预训练模型
- 实践：尝试开源项目（如Hugging Face）或参与Kaggle竞赛
如需深入了解具体技术实现，可点击这里查看实践教程。