自然语言处理（NLP）实践指南 📚

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。以下为关键知识点与实践方向：

🌱 核心概念

1. 文本预处理

   • 分词、词干提取、去除停用词
   • 示例：使用jieba进行中文分词
   

2. 机器学习模型

   • 传统方法：朴素贝叶斯、支持向量机
   • 深度学习：Transformer、BERT、T5
   

3. 应用领域

   • 情感分析、聊天机器人、实体识别
   • 例如：构建客服对话系统
   

🛠️ 实践工具推荐

• Python库：NLTK、spaCy、HuggingFace
• 框架：TensorFlow、PyTorch
• 数据集：SQuAD（问答）、WikiText（语言模型训练）

🧭 典型挑战

• 上下文理解困难（如歧义词识别）
• 多语言支持与文化适配
• 模型泛化能力不足

📚 延伸学习

点击进入：/ai_practice/machine_learning 了解与NLP关联密切的机器学习技术。