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自然语言处理（NLP）指南 🤖

自然语言处理（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。以下为关键知识点：

1. 核心应用场景

• 文本理解：情感分析、意图识别
• 语言生成：自动摘要、对话系统
• 信息检索：搜索引擎优化（SEO）
• 机器翻译：跨语言沟通桥梁
• 语音处理：语音识别与合成

2. 常用技术框架

• 传统方法：基于规则与统计模型（如n-gram、CRF）
• 深度学习：
  • RNN/LSTM
  • Transformer（如BERT、GPT）
  • 预训练语言模型

3. 学习资源推荐

• 入门教程：了解NLP基础概念
• 实战案例：包含代码示例与模型训练
• 行业报告：最新技术趋势分析

📌 扩展阅读：探索文本生成技术的进阶应用
📘 推荐书籍：《自然语言处理综论》（中文版）

4. 工具与库

• Python库：NLTK、spaCy、HuggingFace Transformers
• 在线平台：Google Colab（免费GPU支持）
• 开源模型：Model Zoo

如需进一步了解NLP在具体场景的应用，请查看应用场景详解。