自然语言处理（NLP）基础教程 📘

自然语言处理是机器学习领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是核心概念与学习指南：

1. 核心概念 🧠

• 语言模型：赋予文本语义的数学工具，如BERT、GPT系列
• 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取（例：tokenize("Hello world") → ["Hello", "world"]）
• 特征提取：TF-IDF、Word2Vec、GloVe 等向量化技术
• 语义分析：情感识别、意图检测、实体抽取（如 🧾 识别"苹果公司"为组织名）

2. 典型应用场景 🌐

• 智能客服（🤖）
• 机器翻译（🌐）
• 文本摘要（📝）
• 情感分析（💭）
• 问答系统（❓）

3. 学习路径 🚀

1. 入门：掌握Python与基础机器学习算法
2. 进阶：学习词向量与序列模型（如RNN、Transformer）
3. 实战：尝试构建简单的聊天机器人或文本分类器
4. 深度：研究预训练模型微调技巧（🔗 点击此处了解模型调优教程）

4. 推荐工具库 🛠

• 🐍 HuggingFace Transformers：预训练模型库
• 📚 NLTK：经典NLP工具包
• 🧪 spaCy：工业级文本处理库

5. 扩展阅读 📚

• NLP在社交媒体分析中的应用
• 中文分词技术对比

*图：NLP技术处理流程图*

本教程适合初学者，如需深入理解Transformer架构，可参考 深度学习模型解析 路径。