zh/tutorials/nlp_overview

自然语言处理（NLP）概述 📚

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。通过NLP技术，机器能够理解、解析和生成人类语言，广泛应用于智能助手、机器翻译、情感分析等领域。以下是NLP的核心概念与应用：

🌟 什么是NLP？

NLP结合语言学、计算机科学和机器学习，使计算机能够：

• 解析文本语义（如情感分析）
• 生成自然语言响应（如聊天机器人）
• 理解多语言内容（如跨语言检索）

🧩 主要技术方向

1. 词嵌入（Word Embedding）
   将词语转化为向量表示，例如使用Word2Vec或BERT模型。

2. Transformer架构
   基于自注意力机制的模型，如Transformer_Model，成为现代NLP的基石。

3. 对话系统
   包括基于规则的对话和深度学习驱动的对话系统，如智能客服。

4. 文本生成
   通过模型如GPT实现文本生成，支持文章创作、代码生成等场景。

🌐 应用场景

• 机器翻译（如中英互译）
• 情感分析（判断文本情绪）
• 智能问答（如基于知识库的问答系统）

📚 延伸学习

如需深入了解NLP的基础知识，可访问自然语言处理入门教程。