自然语言处理（NLP）是机器学习的一个分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。在这个教程中，我们将探讨NLP的基本概念和常见应用。
基础概念
- 文本预处理：在开始任何NLP任务之前，我们需要对文本进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等。
- 词嵌入：词嵌入是一种将单词映射到向量空间的技术，这使得计算机能够理解单词之间的语义关系。
- 语言模型：语言模型是用来预测下一个单词或句子概率的模型，它对于许多NLP任务至关重要。
应用实例
- 情感分析：通过分析文本内容，判断用户对某个产品或服务的情感倾向。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 问答系统：让计算机能够理解和回答用户提出的问题。
学习资源
要深入学习NLP，以下是一些推荐资源：
自然语言处理
通过学习这些基础概念和应用实例，你可以为将来的NLP项目打下坚实的基础。