自然语言处理核心原理与实战案例详解
1. 背景介绍
自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能和计算语言学的重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习技术的爆发，NLP 在过去十年间取得了长足进步，已广泛应用于机器翻译、情感分析、文本生成及语音识别等场景。
其核心目标在于实现人机交互的智能化，使机器不仅能'读懂'文字，还能像人一样进行表达。本文将深入剖析 NLP 的核心概念、算法原理及数学模型，并结合实际代码实例展示其落地应用。
2. 核心概念与联系
2.1 自然语言处理的基本任务
NLP 涵盖的任务类型丰富，主要包括以下几类：
- 文本分类：将文本归入预定义类别，例如垃圾邮件检测或情感倾向分析。
- 命名实体识别（NER）：从非结构化文本中提取特定实体，如人名、地名、组织机构名等。
- 机器翻译：实现不同语言之间的自动转换。
- 文本生成：生成符合语法规范和语义逻辑的连贯文本。
这些任务构成了现代 NLP 系统的基石，后续章节我们将针对具体场景展开代码层面的实践。
