自然语言处理入门教程

自然语言处理（Natural Language Processing，简称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。🎉 无论是文本分析、语音识别还是对话系统，NLP都扮演着核心角色。

核心概念入门

• 语言模型：赋予机器理解语言语义的能力，如 Transformer 模型 的突破性进展
• 词向量：将词语转化为数学向量，例如 Word2Vec 和 GloVe
• 句法分析：解析句子结构，如 依存句法分析
• 深度学习：通过神经网络处理语言数据，例如 RNN 和 CNN

应用场景举例如下

• 智能客服：通过 对话理解 实现自动化问答
• 文本摘要：利用 序列生成 技术提炼关键信息
• 机器翻译：基于 Transformer 模型 的跨语言转换

学习路径推荐

1. 掌握 Python 基础语法
2. 学习 机器学习基础
3. 熟悉深度学习框架（如 PyTorch）
4. 实践项目：尝试 文本分类 或 情感分析

如需深入了解 NLP 技术架构，可访问 NLP 概述 了解更全面的内容。