自然语言处理是人工智能的一个重要分支，专注于计算机与人类自然语言之间的交互。NL

自然语言处理是人工智能的一个重要分支，专注于计算机与人类自然语言之间的交互。NLP 的目标是使计算机能够理解、生成和处理自然语言文本。以下是 NLP 的几个关键点： 文本预处理：NLP 任务通常从文本预处理开始，包括分词、词性标注、命名实体识别等。这些步骤将原始文本转换为计算机可以处理的结构化数据。 词嵌入：词嵌入是将词语映射到低维向量空间的技术，如 Word2Vec、GloVe 和 BERT。词嵌入能够捕捉词语之间的语义关系，是许多 NLP 任务的基础。 语言模型：语言模型用于预测给定上下文中的下一个词语。现代语言模型如 GPT 和 BERT 基于 Transformer 架构，能够生成连贯、自然的文本。 文本分类：文本分类是将文本分配到预定义类别的任务，如情感分析、垃圾邮件检测等。深度学习模型如 CNN 和 RNN 在文本分类任务中表现出色。 机器翻译：机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的任务。现代机器翻译系统如 Google Translate 基于深度学习模型，特别是 Transformer 架构。