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。以下是一些核心概念与技术，帮助你快速入门：

1. 基础概念 🔍

  • 文本预处理：清洗数据（如分词、去除停用词、词干提取）
  • 词向量表示：将词语转化为数值向量（如Word2Vec、GloVe）
  • 句法分析：解析句子结构（依存句法分析、成分句法分析）
  • 语义理解：捕捉文本深层含义（命名实体识别、情感分析）
自然语言处理

2. 常用技术 🛠️

  • 机器学习模型：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）用于分类任务
  • 深度学习方法：RNN、LSTM、Transformer（如BERT、GPT）
  • 预训练模型：Hugging Face库提供的模型（如bert-base-chinese）
  • 工具库：spaCy（英文）、Jieba（中文分词）、NLTK（基础NLP）
Transformer

3. 应用场景 🌐

  • 聊天机器人：如客服系统（集成/zh/tutorials/chatbot教程）
  • 机器翻译：跨语言文本转换（如Google Translate）
  • 文本生成：自动撰写、对话系统
  • 信息检索：搜索引擎的关键词匹配技术

4. 学习资源 📚

词向量

如需更深入的实践案例，可参考 NLP项目实战集。建议结合理论与代码实现，逐步掌握语言模型的训练与优化技巧。