自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。本教程将为您介绍NLP的基本概念、常用技术和应用场景。
基本概念
- 文本预处理：对原始文本进行清洗、分词、词性标注等操作，使其适合后续处理。
- 词向量：将词语转换为向量表示，以便于进行数学运算和模型训练。
- 分类任务：将文本分类到预定义的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤等。
- 序列标注：为文本中的每个词语标注相应的标签，如命名实体识别。
常用技术
- 机器学习：使用机器学习算法对NLP任务进行建模和预测。
- 深度学习：利用神经网络模型进行文本建模和预测。
- 预训练模型：如BERT、GPT等，已经在大规模语料库上预训练，可以用于各种NLP任务。
应用场景
- 智能客服：通过NLP技术，实现智能客服机器人，提高客户服务效率。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面、中性等。
扩展阅读
想要了解更多关于NLP的知识，可以访问本站NLP教程。