自然语言处理（NLP）实现教程 🧠

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，广泛应用于聊天机器人、情感分析、文本生成等场景。以下为实现NLP的核心步骤与技术解析：

1. 基础技术栈

• 词嵌入：使用 Word2Vec 或 GloVe 将文本转化为向量
• 序列建模：通过 LSTM/GRU 捕捉文本上下文关系
• 预训练模型：基于 Transformer 的 BERT、RoBERTa 等模型

2. 实战示例（Python）

from transformers import pipeline

# 文本分类示例
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
result = classifier("自然语言处理是AI的核心技术之一", top_k=2)
print(result)

💡 代码运行需安装 transformers 库：pip install transformers

3. 扩展阅读

• 深入理解NLP技术原理：NLP_Techniques
• 实战项目：NLP_Projects

📚 图片关键词可根据具体技术点替换，例如 "Python代码示例" 或 "BERT模型结构"