自然语言处理（NLP）教程 📘

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。以下将带你了解NLP的核心概念与实践方法！

1. NLP基础概念 🧠

• 核心目标：让机器理解、解析和生成人类语言
• 常见任务：文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等
• 技术栈：Python（NLTK/SpaCy）、TensorFlow、PyTorch、预训练模型（如BERT）

2. 核心技术解析 🔍

分词与词性标注

• 将连续文本切分为词语（如："我爱学习" → ["我", "爱", "学习"]）
• 使用工具：jieba（中文）、spaCy（英文）

词向量与嵌入

• 将词语转化为数值向量（如：Word2Vec、GloVe）
• 向量特点：语义相似性、上下文关联性

模型应用

• 序列标注：命名实体识别（NER）
• 文本生成：Transformer模型、GPT系列
• 对话系统：基于规则的聊天机器人 → 深度学习模型

3. 实战项目推荐 🛠️

• 中文情感分析实战
• 英文文本分类项目（需英文路径）
• 多语言机器翻译对比实验

4. 学习资源 📚

• 基础课程：《Python自然语言处理》
• 进阶阅读：《深度学习在NLP中的应用》
• 工具推荐：Colab NLP实验环境

5. 行业应用案例 🌍

• 智能客服（如：阿里巴巴的DINGDING）
• 新闻摘要生成（如：今日头条的AI编辑）
• 医疗文本挖掘（如：病历分析系统）

📌 提示：点击 这里 可查看具体代码实现教程！