自然语言处理基础（NLP Basics）

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支，专注于让计算机理解和生成人类语言。以下是一些关键知识点：

1. 核心概念

• 文本预处理：清洗数据、分词（如 tokenization）、去除停用词、词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization）。
• 词向量：将文本转化为数值表示，如 Word2Vec、GloVe 或 BERT。
• 语法分析：解析句子结构，如依存句法分析（Dependency Parsing）。
• 语义理解：捕捉文本含义，如命名实体识别（NER）和情感分析（Sentiment Analysis）。

2. 应用领域

• 🤖 机器翻译：如 Google Translate（/learn/machine-translation）。
• 😊 情感分析：判断文本情绪倾向，广泛应用于社交媒体监控。
• 📚 文档分类：自动将文本归类到预定义类别，如新闻分类。
• 🗣️ 问答系统：基于语义的自动回答，如智能客服。

3. 学习资源

• NLP基础教程：适合初学者的实战指南。
• 深度学习与NLP：进阶内容，涵盖Transformer模型。
• 📚 推荐书籍：《Speech and Language Processing》（/learn/books）。

如果对NLP进阶感兴趣，可以访问/learn/nlp-advanced。