自然语言处理（NLP）基础教程 📚

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是入门学习的核心内容：

1. 基础概念 🧠

• 什么是NLP？
  NLP通过算法和模型，实现对文本的分析、情感识别、机器翻译等功能。

  

• 常见任务

  • 分词（Tokenization）
  • 词性标注（POS Tagging）
  • 命名实体识别（NER）
  • 文本分类（Text Classification）
  • 机器翻译（Machine Translation）
  • 情感分析（Sentiment Analysis）
  

2. 核心技术 🔍

• 预处理
  清洗文本、去除停用词、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）。

• 特征提取
  使用TF-IDF、词向量（Word Embedding）如Word2Vec或GloVe。

• 模型选择

  • 传统模型：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）
  • 深度学习模型：RNN、LSTM、Transformer、BERT
  

3. 应用场景 🌐

• 智能客服（Chatbot）

• 搜索引擎优化（SEO）

• 社交媒体舆情监控

• 医疗文本信息抽取

  

4. 学习资源 📚

• 深入学习NLP模型：探索Transformer和BERT等前沿技术

• NLP工具库推荐：如NLTK、spaCy、Hugging Face

  

如需进一步实践，可尝试动手实现情感分析项目！ 🚀