什么是NLP？

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。通过NLP技术，机器可以理解、解析和生成人类语言，广泛应用于聊天机器人、情感分析、机器翻译等领域。

核心概念

  • 分词：将连续文本分割成单词或词组（如“自然语言处理” → ["自然", "语言", "处理"]）
  • 词性标注：识别每个词的词性（如名词、动词）
  • 句法分析：分析句子结构（如主谓宾关系）
  • 语义理解：捕捉文本含义（如“我饿了”表示需求）
  • 文本生成：让机器创造新的语言内容（如自动回复）
自然语言处理_应用场景

实践方向

1. 学习基础工具

  • Python：推荐使用NLTK、spaCy或Transformers库
  • 深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch用于构建模型

2. 典型任务示例

  • 情感分析：判断文本情绪（正面/负面）
  • 命名实体识别：提取人名、地点、组织等信息
  • 机器翻译：如中英互译（可尝试 机器翻译教程）
Python_编程

学习路径建议

  1. 先掌握 机器学习基础
  2. 学习NLP常用算法（如朴素贝叶斯、RNN、Transformer）
  3. 实践项目：从文本分类到对话系统
  4. 深入研究语言模型（如BERT、GPT）
深度学习_模型

延伸阅读

NLP_技术流程