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。
NLP 的核心任务
适合学习 NLP 的人群
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）。
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）。
NLP 的应用场景
