自然语言处理（NLP）入门指南 📘

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是NLP的核心概念与学习路径：

1. NLP基础概念 🧠

• 语言模型：通过统计或深度学习方法，预测文本中词语的出现概率
• 文本预处理：分词、词干提取、去除停用词等步骤（如：自然语言处理_流程图）
• 语义理解：利用BERT、GPT等模型捕捉文本深层含义

2. 典型应用场景 🌍

• 智能客服（如：机器翻译_示意图）
• 情感分析（如：情感分析_示意图）
• 文本摘要与问答系统

3. 核心技术栈 ⚙️

• 深度学习框架：PyTorch、TensorFlow（如：深度学习_框架）
• 预训练模型：Transformer、RoBERTa、ALBERT（如：Transformer_模型）
• 工具库：NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers

4. 学习路径建议 🚀

1. 先掌握Python编程基础
2. 学习机器学习核心概念（推荐路径：/tech-docs/deep-learning/ml-basics）
3. 深入理解Transformer架构（如：Transformer_模型）
4. 实战项目：尝试文本分类或命名实体识别（如：实战项目_示意图）

5. 推荐资源 📚

• 中文NLP教程：深入解析词向量与序列模型
• 开源项目参考：/community/tech-docs/deep-learning/nlp/open-source
• 模型训练工具：/tech-docs/deep-learning/nlp/tools