自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。以下是NLP的核心概念与技术要点：
1. NLP 的核心任务
- 文本理解：解析语言结构，识别词义与语境
- 机器翻译：将一种语言自动转换为另一种语言
- 情感分析：判断文本的情感倾向（正面/负面/中性）
2. 关键技术
- 分词：将连续文本分割为有意义的词汇单元
- 词向量：通过模型（如Word2Vec、GloVe）将词语映射到数学空间
- 语法分析：构建句子的语法树（如依存句法分析）
3. 应用场景
- 智能客服
- 文本摘要
- 语音助手
- 搜索引擎优化
4. 扩展学习
如需深入理解NLP的进阶技术，可访问 NLP进阶主题教程 进行探索。
💡 小贴士：学习NLP时，建议从数据预处理开始，它是构建模型的基础！