自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。以下是你需要了解的核心内容：
🔑 NLP 的核心任务
- 文本分词：将连续文本切分为有意义的词汇单元
- 词性标注：识别文本中每个词的语法角色
- 情感分析：判断文本的情感倾向（正面/负面/中性）
- 机器翻译：将一种语言自动转换为另一种语言
🧠 关键技术与模型
- 规则方法：基于语言学规则的早期处理方式
- 统计模型：利用概率和统计学分析语言模式
- 深度学习：通过神经网络（如RNN、Transformer）实现更复杂的语言理解
🌍 典型应用场景
- 智能客服（如聊天机器人）
- 文本摘要生成
- 搜索引擎优化（SEO）
- 个性化推荐系统
📈 学习路径建议
- 入门：掌握Python基础与正则表达式
- 进阶：学习机器学习算法（如朴素贝叶斯、SVM）
- 高阶：研究Transformer、BERT等预训练模型
- 扩展阅读：探索NLP高级技术
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