NLP 教程 | 菜鸟教程

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域，致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP 结合了计算机科学、人工智能和语言学的知识，目标是实现人机之间的自然语言交流。
概率与统计：贝叶斯定理、概率分布、统计检验等（NLP模型如语言模型依赖概率）。
线性代数：矩阵运算、向量空间（词嵌入、神经网络的基础）。
微积分：梯度下降、优化算法（理解模型训练过程）。
Python：主流NLP工具库（如NLTK、spaCy、Hugging Face）均基于Python。
基础算法：理解递归、动态规划（如编辑距离算法）。
数据处理：熟悉Pandas、NumPy等库。
语法与语义：词性标注、句法树、语义角色标注等。
语料库语言学：熟悉文本数据的结构和标注方法。
监督学习：分类、序列标注（如朴素贝叶斯、SVM、CRF）。
深度学习：RNN、LSTM、Transformer（BERT/GPT等模型的基础）。
工具框架：Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow。
NLP库：NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers。
数据处理：正则表达式、SQL（用于文本清洗和存储）。
学习Python和基础数学 → 掌握NLP基础任务（分词、词性标注） → 使用NLTK/spaCy实现简单项目。
学习机器学习 → 实现文本分类、情感分析 → 学习RNN/Transformer。
参与Kaggle竞赛（如Quora问答匹配） → 复现论文模型 → 部署NLP服务（如聊天机器人）。