NLP 教程

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NLP 的核心任务

1. 文本理解：让计算机理解人类语言的含义
2. 文本生成：让计算机能够生成自然语言文本
3. 语言翻译：实现不同语言之间的自动翻译
4. 情感分析：识别文本中表达的情感倾向

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适合学习 NLP 的人群

• 计算机科学/人工智能相关专业学生：已有编程和算法基础，希望深入AI领域。
• 语言学或心理学研究者：对语言结构、认知科学感兴趣，想用技术手段分析语言现象。
• 数据科学家/工程师：希望扩展文本数据处理能力，应用于推荐系统、搜索引擎等场景。
• 跨领域从业者：如金融、医疗、法律等行业中需要处理大量文本数据的人员。
• 对 AI 感兴趣的初学者：即使零基础，也可以通过系统学习逐步入门。

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需要具备的基础知识

1. 数学与统计学基础

• 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）。

2. 编程能力

• 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。

3. 语言学基础（非必需但加分）

• 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。

4. 机器学习基础

• 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。

5. 工具与资源

• 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）。

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学习路径建议

1、入门阶段

• 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。

2、进阶阶段

• 学习机器学习 → 实现文本分类、情感分析 → 学习RNN/Transformer。

3、实战阶段

• 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）。

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NLP 的应用场景

• 智能客服和聊天机器人
• 机器翻译(如 Google 翻译)
• 语音助手(如 Siri, Alexa)
• 垃圾邮件过滤
• 文本摘要生成
• 情感分析(产品评论分析)