自然语言处理（NLP）基础教程 📚

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是机器学习领域中处理人类语言的技术集合，广泛应用于文本分析、情感识别、机器翻译等场景。以下是其核心知识点：

1. 基础概念

• 语言模型：理解语言规律的数学工具，如BERT、GPT等预训练模型 🧠
• 词向量：将词语转化为数值表示，常用方法有Word2Vec、GloVe等 📊
• 分词技术：将连续文本切分为词语，中文常用jieba库 🔍

2. 核心技术流程

1. 文本预处理

   • 清洗数据（去除标点、停用词等）
   • 标准化（统一大小写、词形还原等）
   

2. 特征提取

   • 使用TF-IDF、词嵌入等方法转换文本
   • 构建适合模型训练的向量空间
   

3. 模型训练

   • 传统方法：朴素贝叶斯、SVM
   • 深度学习方法：RNN、CNN、Transformer
   

3. 典型应用场景

• 智能客服：自动理解用户问题并生成回答 💬
• 舆情监控：分析社交媒体上的情感倾向 📈
• 机器翻译：实现跨语言文本转换 🌍

4. 学习资源

如需深入了解NLP进阶技术，可参考：
/community/machine_learning/advanced/nlp_techniques

📌 提示：建议结合实际项目练习，例如使用Hugging Face库实现文本分类任务。