NLP基础知识
自然语言处理（NLP）是计算机科学的交叉领域，涉及语言学、计算机科学和人工智能，用于让计算机理解、生成和处理人类语言。核心任务包括文本预处理、语言模型、文本分类、信息提取和机器翻译。常用工具有NLTK、spaCy和Hugging Face Transformers。深度学习，尤其是Transformer模型，极大地推动了NLP的进步。应用场景广泛，如搜索引擎、智能助手和医疗分析。未来趋势将聚焦多模态学习、跨语言理解和情绪识别，同时追求模型的可解释性和公平性。
探索深度学习在自然语言处理中的前沿应用
【6月更文挑战第4天】本文探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）的前沿应用，包括基础模型如RNN、LSTM和Transformer。深度学习已成功应用于文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别和对话系统。尽管面临数据标注、跨语言处理和计算成本等挑战，但未来有望通过更高效的方法、轻量级模型及多模态融合实现更多突破。