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。以下是你需要了解的关键知识点：
1. 核心概念 🔍
- 语言模型：理解语言规律的数学工具，如BERT、GPT系列
- 文本预处理：分词、词干提取、去除停用词等操作
- 语义分析：通过词向量（如Word2Vec）捕捉词语含义
- 对话系统：实现人机交互的聊天机器人技术
2. 典型应用场景 💬
- 情感分析 📈（判断文本情绪倾向）
- 机器翻译 🌐（如中英互译）
- 文本生成 ✍️（自动撰写文章/对话）
- 命名实体识别 🧾（提取人名、地点、组织等信息）
3. 常用技术框架 🛠️
| 技术 | 用途 | 工具 |
|---|---|---|
| 词袋模型 | 基础文本表示 | scikit-learn |
| RNN/LSTM | 序列建模 | TensorFlow |
| Transformer | 预训练语言模型 | Hugging Face |
| BERT | 预训练+微调 | PyTorch |