自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些关于NLP基础知识的简要介绍。
基础概念
- 文本预处理：在处理文本数据之前，通常需要进行分词、去除停用词等操作。
- 词向量：将词语转换为向量表示，以便计算机进行数学运算。
- 机器学习模型：如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等，用于构建NLP模型。
应用场景
- 文本分类：例如，将新闻文章分类到不同的类别。
- 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
扩展阅读
更多关于NLP的深入内容，您可以访问我们的自然语言处理教程。
相关资源
- NLTK库：一个强大的Python库，用于处理自然语言数据。
- TensorFlow：一个开源机器学习框架，支持多种NLP任务。
NLP应用示例