自然语言处理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。以下将从核心概念、技术原理和实际应用三个方面展开。
1. 核心概念
- 语言模型：赋予机器语言理解能力的基础框架，如BERT、GPT等
- 语义分析：理解文本的深层含义（例如“我饿了”可能隐含请求帮助的意图）
- 语言多样性：支持多语言处理（如中文、英文、日文）的通用性设计
2. 技术原理
分词与词向量
- 分词：将连续文本切分为有意义的词汇（如“自然语言处理” → ["自然", "语言", "处理"]）
- 词向量：用数学向量表示词汇语义（如Word2Vec、GloVe）
句法分析与情感分析
- 句法分析：解析句子结构（如依存句法分析）
- 情感分析：判断文本情感倾向（如正面、负面、中性）
3. 应用场景
- 🤖 智能客服：自动理解用户问题并生成回复
- 📈 内容推荐：根据用户历史文本分析兴趣偏好
- 📊 舆情监控：实时分析社交媒体文本情绪变化
4. 学习资源
- 自然语言处理进阶教程：深入学习Transformer架构
- NLP实战项目：通过代码实现文本分类与情感分析
- 机器翻译原理：探索Seq2Seq模型与Attention机制
如需进一步探索NLP在对话系统中的应用，可参考对话系统入门。