自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于让计算机理解、解析和生成人类语言。以下是NLP的核心基础内容：
📚 1. 语言的基本组成
- 文本处理：清洗、分词、词性标注（如：
自然语言处理_文本处理） - 语法分析：句法树构建、依存关系解析（如：
自然语言处理_语法分析） - 语义理解：意图识别、实体提取（如：
自然语言处理_语义理解）
🤖 2. 典型应用场景
- 智能客服（如：
自然语言处理_智能客服） - 机器翻译（如：
自然语言处理_机器翻译） - 情感分析（如：
自然语言处理_情感分析）
📊 3. 关键技术概述
- 词向量：Word2Vec、GloVe（如：
自然语言处理_词向量） - 深度学习模型：Transformer、BERT（如：
自然语言处理_深度学习模型） - 预训练模型：通过大量文本数据训练，如
自然语言处理_预训练模型
🌐 扩展阅读
若需深入了解NLP进阶内容，可访问：/zh/teaching/natural-language-processing/advanced