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。以下是NLP的核心知识点与实践指南:

🧠 1. 基础概念

  • 语言模型:如BERT、GPT等预训练模型,通过大规模语料库学习语言规律
  • 词向量:将词语转换为数值向量,常用工具包括Word2Vec、GloVe
  • 句法分析:解析句子结构,如依存句法树(Dependency Parsing)
  • 语义理解:捕捉文本含义,涉及深度学习与知识图谱技术
自然语言处理

🔧 2. 常用技术栈

技术 应用场景 工具示例
分词 中文文本处理 Jieba、HanLP
命名实体识别 信息提取 spaCy、LTP
情感分析 用户评论分类 TextBlob、SnowNLP
机器翻译 跨语言沟通 Moses、Fairseq

🌐 3. 实战案例

  • 聊天机器人:基于对话历史生成自然回复
  • 文本摘要:自动提取文章核心内容
  • 问答系统:理解用户问题并匹配答案
机器学习

📚 扩展阅读

想深入了解NLP进阶知识?可参考:
自然语言处理实战指南
深度学习与NLP的关系

📌 提示:学习NLP时,建议从标注数据集(如THUCNews)开始实践,逐步探索预训练模型的应用!