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的核心概念与技术入门指南：
1. 基础概念 🧠
- 分词：将连续文本切割为有意义的词语或符号。
- 词性标注：识别文本中每个词的语法角色（如名词、动词）。
- 句法分析：解析句子的结构，理解词语之间的关系。
2. 常用工具与库 ⚙️
- Python：主流编程语言，支持
NLTK、spaCy、Transformers等框架。 - 深度学习模型：如BERT、GPT等预训练模型可显著提升任务效果。
3. 学习路径建议 🚀
- 入门：掌握Python基础与正则表达式。
- 进阶：学习zh/tutorials/nlp_advanced中的文本分类与情感分析。
- 实战：尝试使用zh/tutorials/nlp_projects中的开源项目代码。
4. 注意事项 ⚠️
- 数据清洗是NLP任务成功的关键步骤。
- 避免过度依赖单一模型，建议结合业务场景选择工具。
如需进一步探索，可访问自然语言处理概述了解更详细内容。😊