自然语言处理（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。以下是NLP的核心知识点概览：
📚 1. 基础概述
- 定义：NLP通过算法让计算机理解、解析和生成自然语言
- 应用场景：智能客服、机器翻译、情感分析、文本摘要等
- 核心技术：分词、词性标注、句法分析、语义理解
🔍 2. 核心概念解析
- 预处理：文本清洗、标准化（如去除标点、分词）
- 特征提取：TF-IDF、词向量（Word2Vec, GloVe）
- 模型架构：RNN、LSTM、Transformer、BERT
🛠 3. 实践工具链
| 工具 | 用途 | 官方文档 |
|---|---|---|
| NLTK | 经典NLP库 | /tutorials/nltk_introduction |
| spaCy | 高效文本处理 | /tutorials/spacy_tutorial |
| HuggingFace | 预训练模型平台 | /tutorials/hf_models |
🚀 4. 应用案例
- 智能客服系统（如对话理解）
- 情感分析模型（如社交媒体舆情监测）
- 机器翻译服务（如跨语言沟通）
📚 扩展阅读
了解更多请访问 /tutorials/nlp_advanced 或探索 NLP技术全景图