自然语言处理（NLP）基础教程 💡

自然语言处理是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。以下是NLP的核心知识点 📘：

1. 基础概念

• 定义：通过算法让计算机理解、解析和生成自然语言
• 应用：智能客服、机器翻译、情感分析、文本摘要等
• 核心任务：
  • 分词（Tokenization）
  • 词性标注（POS Tagging）
  • 命名实体识别（NER）
  • 依存句法分析（Dependency Parsing）
• ✅ 关键能力：语言模型、语义理解、文本生成

2. 常用工具与技术

• 编程语言：Python（首选）、Java、R
• 框架库：
  • 📚 Hugging Face Transformers（预训练模型）
  • 📊 spaCy（文本处理）
  • 🧠 PyTorch/TensorFlow（深度学习）
• 技术路线：
  1. 传统统计方法（如n-gram模型）
  2. 基于规则的方法（正则表达式）
  3. 深度学习方法（Transformer、BERT）

3. 实践建议

• 📚 先掌握Python基础语法与正则表达式
• 🧪 通过社区实战项目练习文本分类与情感分析
• 🔄 学习预训练模型微调技术（如BERT）

4. 扩展阅读

• NLP进阶教程（推荐）
• 自然语言处理综述
• 深度学习与NLP

如需更系统的学习路径，可参考社区学习指南 🚀