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。以下是学习NLP的一些基础知识和资源。

NLP基础知识

  1. 语言模型：语言模型是NLP的核心，它能够预测下一个词或短语。常见的语言模型有：

    • N-gram模型：基于N个连续词的统计模型。
    • 神经网络模型：如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer。

  2. 文本预处理：在处理文本数据之前，通常需要进行一些预处理步骤，如：

    • 分词：将文本分割成单词或短语。
    • 去除停用词：去除无意义的词，如“的”、“是”等。
    • 词性标注：标记每个词的词性，如名词、动词等。

  3. NLP应用：NLP在许多领域都有应用，如：

    • 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
    • 情感分析：分析文本的情感倾向。
    • 问答系统：回答用户提出的问题。

学习资源

以下是一些学习NLP的资源：

图片

下面是一些与NLP相关的图片：

NLP模型
文本预处理
NLP应用