自然语言处理是人工智能领域的重要分支，主要研究计算机如何理解、解析和生成人类语言。以下是NLP的核心内容概览：
1. 基本概念 🧠
- 语言模型：赋予计算机理解语言能力的数学框架
- 文本预处理：分词、词干提取、去除停用词等基础操作
- 特征提取：TF-IDF、词向量（Word2Vec）等表示方法
- 语义分析：通过词性标注、依存句法分析理解句子结构
2. 核心技术 🔧
- 机器学习：监督学习与无监督学习在NLP中的应用
- 深度学习：RNN、CNN、Transformer等模型架构
- 预训练模型：如BERT、GPT等语言模型的微调技巧
3. 实践场景 📊
- 情感分析：判断文本情感倾向
- 文本分类：新闻分类、垃圾邮件过滤等
- 问答系统：基于语义理解的对话交互