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！