11｜关于自然语言处理，你需要了解的基本概念

1. NLP是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机理解、解释和生成人类语言，结合了计算机、人工智能和语言学等多个学科的方法，包含文本预处理、特征提取、模型训练和评估与应用等步骤。 2. 文本预处理是NLP中的基础步骤，包括文本清洗、分词、去除停用词、词干提取和词形还原等任务，旨在将原始文本转换成易于机器理解和处理的格式。 3. 应用场景：NLP的应用场景非常广泛，包括搜索引擎、语音转换、文本翻译、系统问答等，几乎覆盖生活的方方面面。 4. 技术突破：大语言模型的爆发是机器学习和自然语言处理技术的双重突破，为了解大语言模型的基本原理做准备，学习NLP的基本概念至关重要。 5. 词性标注是指将文本中的每个单词或符号标注为相应的词性如名词、动词、形容词等，揭示单词在句子或语言结构中的作用和意义。 6. 命名实体识别是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地点、组织、日期、时间、货币数额等，旨在识别出文本中的实体，并将它们归类为预定义的类别。 7. 特征提取是NLP中的一个重要步骤，它涉及将原始文本转换成可以被机器学习模型理解和处理的数值形式。 8. 词袋模型（Bag of Words，BoW）是一种特征提取方式，忽略了文本中单词的顺序，仅仅关注每个单词出现的次数。 9. 词嵌入（Word Embeddings）是文本的一种表现方式，将词汇映射到实际向量空间中，同时可以捕获语义关系。 10. 模型训练和评估是NLP中的关键步骤，通过大量数据训练模型，评估模型性能并持续优化，以确保模型能够有效地处理和分析大量数据。 这些重点涵盖了NLP的基本概念、技术突破、应用场景以及模型训练和评估的关键步骤。