欢迎访问自然语言处理技术文档！以下内容将帮助您理解NLP的典型应用场景与实现方法。
常见NLP应用场景
- 文本分类 📚
用于情感分析、垃圾邮件检测等任务，如：
点击查看文本分类实战案例 - 命名实体识别 🧾
从文本中提取人名、地点、组织机构等信息，例如：
实体识别在金融领域的应用 - 机器翻译 🌍
支持多语言转换的技术，推荐参考：
Transformer模型详解
技术实现要点
- 预处理阶段
- 分词处理 📖
- 去除停用词 🧹
- 向量化表示 📈
- 模型选择
- 基于规则的方法 ⚙️
- 传统机器学习模型 📊
- 深度学习框架 🤖
- 评估指标
- 准确率 📊
- F1分数 🎯
- 语义相似度 🧠
示例代码片段
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载预训练模型与分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 输入处理
inputs = tokenizer("这是一个示例句子", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# 获取预测结果
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
print(f"预测概率: {predictions}")