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、解释和生成人类语言。本教程旨在为您提供一个全面的NLP学习路径。
课程内容概览
- 基础知识：介绍NLP的基本概念、应用场景以及发展历程。
- 文本预处理：学习如何对文本进行清洗、分词、词性标注等预处理操作。
- 词嵌入与表示：探索词嵌入技术及其在NLP中的应用。
- 语言模型：了解基于统计和神经网络的多种语言模型。
- 序列标注与解析：学习如何对文本进行命名实体识别、依存句法分析等任务。
- 文本分类与聚类：掌握文本分类和聚类算法，实现情感分析、主题模型等应用。
- 对话系统：探讨对话系统的设计与实现，包括聊天机器人等应用。
图片展示
分词技术
分词是NLP中的一项基础技术，它将连续的文本切分成有意义的词语。以下是一个分词的例子：
词嵌入
词嵌入将词语映射到高维空间，使得语义相近的词语在空间中彼此靠近。以下是一个词嵌入的例子：
扩展阅读
想要深入了解NLP领域的最新研究进展，可以访问我们的研究论文页面。