📦📚 自然语言处理（NLP）实践指南

1. 基础准备

• 数据清洗：使用正则表达式去除噪声，如标点符号或特殊字符
• 分词技术：中文常用jieba，英文用NLTK或spaCy
• 语义理解：结合预训练模型（如BERT）提升上下文感知能力

2. 常用工具链

• 框架选择：TensorFlow/PyTorch 或 Hugging Face Transformers
• 标注规范：遵循 社区标准 确保数据一致性
• 部署方案：ONNX Runtime 优化推理速度

3. 应用场景

• 情感分析：点击查看案例
• 机器翻译：尝试 开源项目 拓展能力
• 对话系统：集成Rasa框架实现交互式体验

4. 学习路径

• 入门：自然语言处理基础课程
• 进阶：探索 深度学习实战
• 挑战：参与 NLP竞赛 提升实战技能