自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，涉及计算机与人类语言的交互。以下为NLP基础学习路径及资源推荐：
📚 核心概念
- 分词：将连续文本分割为有意义的词语（如：中文分词_Chinese_tokenization）
- 词性标注：识别词语在句子中的语法角色（如：词性标注_POS_Tagging）
- 句法分析：解析句子结构（如：依存句法分析_Dependency_Parsing）
- 语义分析：理解文本含义（如：语义分析_Semantic_Analysis）
- 对话理解：实现人机交互（如：对话理解_Chatbot_Framework）
🌐 工具与框架
- Python NLP库推荐：spaCy、NLTK、Hugging Face Transformers
- 深度学习模型：BERT、GPT、RoBERTa
🧠 学习建议
从基础算法入手，逐步过渡到预训练模型。建议结合实战项目巩固知识，例如情感分析或文本分类任务。