自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让机器理解、解析和生成人类语言。以下是NLP的核心理论与技术要点：

🔍 1. 基础概念

  • 文本预处理

    • 分词（Tokenization）：将文本拆分为单词或子词（如英文用空格，中文用分词工具）
    • 去除停用词（Stopword Removal）：过滤无实际意义的常用词（如“的”、“是”）
    • 词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）：统一名词形式（如“running” → “run”）
    • 例子：
      文本预处理

  • 机器学习方法

    • 传统模型：如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）用于分类任务
    • 特征工程：TF-IDF、n-gram等统计特征提取技术
    • 深度学习：RNN、Transformer等模型处理上下文关系
    • 例子：
      深度学习模型

📈 2. 核心技术

  • 词向量（Word Embedding）

    • Word2Vec、GloVe、FastText等将词语映射到向量空间
    • 例子：
      词向量

  • 语言模型

    • 统计语言模型（n-gram）与神经网络语言模型（如BERT）
    • 例子：
      语言模型

🧩 3. 应用场景

  • 聊天机器人（Chatbot）
  • 情感分析（Sentiment Analysis）
  • 机器翻译（Machine Translation）
  • 文本摘要（Text Summarization）
  • 例子：
    机器翻译

📚 扩展阅读

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