自然语言处理是机器学习领域的重要分支，专注于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是核心知识点与实践指南：

📌 一、NLP 典型应用场景

  • 🤖 智能客服：通过对话理解实现自动化问答
  • 💬 情感分析：挖掘文本中的情绪倾向（如正面/负面）
  • 🌍 机器翻译：跨语言文本转换（如中英互译）
  • 📚 文本摘要：自动生成内容核心要点
  • 🧠 语音识别：将语音信号转化为文字

🧠 二、技术实现步骤

  1. 数据预处理

    • 分词（Tokenization）
    • 去除停用词（Stopword Removal）
    • 词干提取/词形还原（Stemming/Lemmatization）
    自然语言处理流程

  2. 特征提取

    • 使用 TF-IDF 或词嵌入（Word Embedding）
    • 构建词向量空间（Word Vector Space）
    词向量可视化

  3. 模型选择与训练

    • 传统模型：朴素贝叶斯、SVM
    • 深度学习模型：RNN、Transformer、BERT
    BERT模型结构

  4. 部署应用

    • 接口开发（如 Flask/Django）
    • 集成到实际系统中

📘 扩展阅读

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文本生成教程 | 对话系统实战

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