自然语言处理（NLP）教程：Python数据科学实战

🎯 本教程将带你从基础到进阶掌握NLP技术，结合Python数据科学工具实现文本分析与处理。

📘 简介

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。通过Python，我们可以高效地完成以下任务：

• 文本预处理（分词、去停用词、词干提取）
• 情感分析（判断文本情感倾向）
• 机器翻译（跨语言文本转换）
• 文本分类（垃圾邮件识别、主题划分）

📌 推荐入门路径：Python数据科学概述

📚 核心概念

1. 文本预处理

   使用`nltk`或`spaCy`库实现基础清洗。

2. 词向量与嵌入

   通过`GloVe`或`Word2Vec`将文本转化为数值表示。

3. 深度学习模型

   利用`Hugging Face Transformers`进行预训练模型微调。

🧰 实战工具推荐

📁 扩展阅读

• Python数据科学基础教程
• NLP在实际项目中的应用
• 进阶：使用BERT进行文本分类