自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解和生成人类语言。在这个学习路径中，我们将逐步学习NLP的基础知识、常用技术和应用场景。

基础知识

  • 语言模型：了解语言模型的基本概念，如n-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。
  • 词向量：学习词向量技术，如Word2Vec、GloVe等，以及它们在NLP中的应用。

常用技术

  • 分词：学习中文分词技术，如基于规则的分词、基于统计的分词等。
  • 词性标注：了解词性标注的概念和方法，如基于规则的方法、基于统计的方法等。
  • 命名实体识别：学习命名实体识别技术，如基于规则的方法、基于统计的方法等。
  • 句法分析：了解句法分析的基本概念和方法，如基于规则的方法、基于统计的方法等。

应用场景

  • 机器翻译：学习机器翻译的基本原理和常用方法，如基于规则的方法、基于统计的方法等。
  • 文本分类：了解文本分类的基本概念和方法，如基于规则的方法、基于统计的方法等。
  • 情感分析：学习情感分析的基本概念和方法，如基于规则的方法、基于统计的方法等。

扩展阅读

更多关于自然语言处理的知识，您可以参考以下链接：

NLP技术图解

希望这个学习路径能够帮助您更好地了解自然语言处理。