自然语言处理（NLP）入门教程

自然语言处理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。以下将从基础概念、核心技术到实际应用逐步讲解，帮助你快速掌握NLP的核心思想！

什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）通过算法让计算机理解、解析和生成人类语言。例如：

• 机器翻译（如英译中）
• 情感分析（判断文本情绪）
• 智能问答（如客服机器人）

核心技术与流程

1. 文本预处理

   • 分词：将句子切分为词语（如“机器 学习”）
   • 去停用词：过滤无意义词汇（如“的”、“是”）
   • 词干提取：统一词语形式（如“running” → “run”）
   

2. 特征表示

   • 词袋模型（Bag of Words）
   • TF-IDF：衡量词语重要性
   • Word Embedding（如Word2Vec、GloVe）
   

3. 模型训练

   • 传统方法：基于规则与统计模型
   • 深度学习：使用Transformer、BERT等预训练模型
   

实际应用案例

• 搜索引擎：通过关键词匹配优化检索
• 智能客服：自动理解用户意图并回复
• 文本摘要：从长文提取核心内容

学习资源推荐

想要深入学习？可以参考：

• NLP进阶教程（包含实战代码）
• Transformer模型详解
• Python NLP工具包教程

📘 提示：学习过程中遇到问题，可以随时查阅本站的常见问题解答获取帮助！