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。以下是学习NLP的核心知识点：
1. 文本预处理 🧹
文本预处理是NLP的第一步，主要任务包括：
- 文本清洗：去除标点、特殊字符和停用词
- 标准化：统一大小写、处理拼写错误
- 分词：将连续文本分割为有意义的单元（如词语或句子）
扩展阅读：如何高效进行文本预处理
2. 分词技术 📖
常见的分词方法有：
- 基于规则的分词（如正则表达式）
- 基于统计的分词（如隐马尔可夫模型）
- 深度学习方法（如BERT的分词器）
3. 词向量表示 📌
词向量将词语映射为数值向量，常用技术包括：
- 词袋模型（Bag-of-Words）
- TF-IDF
- 词嵌入（Word Embedding）：如Word2Vec、GloVe
4. 语言模型 🧠
语言模型用于理解文本的概率分布，典型应用有：
- n-gram模型
- 神经网络语言模型（RNN/LSTM）
- Transformer模型
想深入了解Transformer架构？点击前往：Transformer详解
5. 实践建议 💡
- 从基础算法开始学习，如Jieba分词工具
- 掌握Python库（如NLTK、spaCy）
- 关注主流框架（如Hugging Face的Transformers）
通过掌握这些基础知识，你将能够构建自己的NLP项目！🚀