自然语言处理（NLP）技术指南 📚

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。以下为NLP的核心内容概览：

1. 基础概念 🔍

• 语义分析：理解文本的含义（如：情感分析、实体识别）
• 语法解析：分析句子结构（如：依存句法分析）
• 机器学习模型：基于统计与深度学习的NLP技术（如：RNN、Transformer）

2. 应用场景 🌐

• 智能客服：自动回复与对话理解
• 信息检索：搜索引擎中的文本匹配
• 机器翻译：跨语言转换（如：中英互译）
• 文本生成：如聊天机器人、文章创作

3. 常用工具与框架 🛠️

• TensorFlow/PyTorch：深度学习框架
• spaCy/HuggingFace Transformers：预训练模型库
• NLTK：传统NLP工具包

4. 学习资源 📚

• NLP入门教程（推荐从基础语法开始）
• 《深度学习》（花书）第11章
• 自然语言处理实战课程

如需进一步了解NLP的最新进展，可参考社区技术文档中心的其他专题。