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、解释和生成人类语言。以下是一些基础教程，帮助你入门NLP。

基础概念

  • 文本预处理：包括分词、去停用词、词性标注等。
  • 特征提取：将文本转换为计算机可以理解的数字表示。
  • 模型训练：使用机器学习算法训练模型。
  • 模型评估：评估模型的性能。

实践案例

这里有一个简单的中文分词案例：

import jieba

text = "我爱北京天安门"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出：['我', '爱', '北京', '天安门']

学习资源

想要深入了解NLP，可以参考以下资源：

图片展示

自然语言处理领域的经典模型——BERT：

BERT