自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，研究计算机如何理解、处理和生成人类语言。

基本概念

语言处理层次

• 词法分析：分词、词性标注等基础处理
• 句法分析：句子结构分析和语法解析
• 语义分析：词语和句子的含义理解

核心任务

• 文本分类：将文本划分到预定义类别
• 命名实体识别：识别文本中的实体名称
• 情感分析：分析文本的情感倾向

学习重点

传统方法

• 词袋模型：简单的文本表示方法
• TF-IDF：词频-逆文档频率特征
• n-gram模型：基于上下文的语言模型

深度学习方法

• 词向量：Word2Vec、GloVe等词嵌入技术
• 序列模型：RNN、LSTM等处理序列数据
• Transformer：基于自注意力机制的模型

实践项目

基础项目

• 垃圾邮件分类：简单的文本二分类问题
• 新闻分类：多类别文本分类任务
• 命名实体识别：识别文本中的人名、地名等

进阶项目

• 机器翻译：中英文等语言的互译系统
• 文本摘要：自动生成文本的摘要
• 问答系统：基于知识的问答系统

学习资源

在线课程

• 斯坦福CS224n自然语言处理课程
• 李宏毅自然语言处理课程
• Hugging Face NLP课程

书籍推荐

• 《自然语言处理综论》
• 《统计自然语言处理》
• 《基于深度学习的自然语言处理》

实践平台

• Hugging Face模型库和数据集
• spaCy自然语言处理库
• NLTK自然语言工具包

工具使用

开发库

• spaCy：工业级自然语言处理库
• NLTK：学术研究常用的NLP工具包
• Hugging Face：预训练模型和数据集平台

预训练模型

• BERT：双向Transformer编码器
• GPT系列：生成式预训练Transformer
• T5：文本到文本的转换模型

最佳实践

数据预处理

• 文本清洗：去除噪声和无关字符
• 分词处理：中文分词和英文分词
• 停用词过滤：去除常见但无意义的词语

特征工程

• 词向量化：将文本转换为数值向量
• 序列填充：处理不同长度的文本序列
• 注意力机制：关注文本中的重要部分

模型优化

• 迁移学习：使用预训练模型进行微调
• 多任务学习：同时学习多个相关任务
• 模型压缩：减小模型大小提高推理速度

---

自然语言处理是AI应用的重要领域，需要掌握文本处理的基本技术和深度学习方法，通过实践项目理解语言模型的原理和应用，在智能客服、机器翻译等领域创造价值。