自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些入门NLP的基本步骤和资源。
基础概念
- 文本预处理：清洗和准备文本数据，使其适合模型训练。
- 词向量：将单词转换为向量表示，以便模型理解单词之间的相似性。
- 分类：将文本分类到预定义的类别中，例如情感分析。
- 聚类：将文本数据分组，以发现潜在的模式和结构。
入门资源
- 在线课程：你可以通过 Coursera 和 edX 等平台找到许多关于NLP的免费课程。
- 书籍：《自然语言处理综论》（Foundations of Statistical Natural Language Processing）是一本经典的入门书籍。
- 开源库：NLTK 和 spaCy 是两个流行的Python NLP库。
实践案例
- 情感分析：使用NLP技术分析社交媒体上的用户评论，了解公众对某个话题的看法。
- 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
- 问答系统：构建一个能够回答用户问题的系统。
社区资源
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NLP 示例