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的核心概念与技术要点：
1. 文本预处理
- 分词：将连续文本切分为词语或子词单元
- 去除停用词：过滤无实际意义的常见词汇（如“的”、“是”）
- 词干提取与词形还原：统一不同形式的词语表示
2. 词向量表示
- One-Hot Encoding：用独热编码表示词语
- Word2Vec：通过神经网络生成上下文相关词向量
- BERT：基于Transformer的预训练语言模型
3. 句法与语义分析
- 依存句法分析：解析词语间的语法关系
- 命名实体识别：识别文本中的特定实体（人名、地点等）
- 语义角色标注：理解句子中动作的执行者与承受者
4. 应用场景
- 机器翻译：如中英互译
- 情感分析：判断文本情绪倾向
- 对话系统：构建智能客服或聊天机器人
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