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
🔧 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
📚 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!