自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。以下内容将带你了解NLP的核心概念与入门实践。
🧠 核心概念
- 文本预处理：清洗数据（如分词、去除停用词、词干提取）
- 特征提取：将文本转化为数值表示（如TF-IDF、词嵌入）
- 模型构建：使用算法（如朴素贝叶斯、LSTM）进行分类或生成
- 评估指标：准确率、召回率、F1分数等
🛠 工具与库
- Python：主流编程语言，支持丰富的NLP库（如NLTK、spaCy、Transformers）
- Jupyter Notebook：交互式编程环境，适合实验与演示
- Hugging Face：提供预训练模型和API接口（点击查看）
📌 实践示例
- 情感分析：判断文本情感倾向（正面/负面）
- 命名实体识别：提取人名、地点、组织等信息
- 文本生成：使用GAN或Transformer模型创作内容