什么是NLP？

自然语言处理是人工智能领域让机器理解人类语言的核心技术，常用于：

  • 机器翻译
  • 情感分析
  • 文本摘要
  • 智能问答

通过深度学习技术，现代NLP系统能识别文本中的语义关系（🧠）和上下文含义（📚）

常用NLP技术

  1. 词向量表示 📊
    使用Word2Vec或GloVe将词语转化为数学向量，例如：

    • "苹果" → [0.23, -0.56, 1.34]
    • "香蕉" → [0.45, 0.78, -0.91]

  2. Transformer模型 ⚙️
    基于自注意力机制的架构，支持：

    • 长文本理解
    • 并行计算优化
    • BERT等预训练模型

  3. 文本分类 📎
    应用场景包括：

    • 新闻主题识别
    • 用户评论打分
    • 邮件过滤系统

实际应用案例

  • 智能客服系统（🤖）
  • 文本相似度计算（📏）
  • 语音助手（🎙️）

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扩展阅读

  1. NLP技术在社交媒体分析中的应用
  2. 最新Transformer模型优化方法
  3. 中文分词实践指南
NLP_techniques