哎哟喂，各位kan官！今天咱们聊点儿刺激的，聊点儿让人头大的东西——自然语言处理！说实话，我刚开始学这玩意儿的时候，感觉自己脑子dou要炸了。简直就是把人类语言扔进了一个大机器里让它自己去理解。 绝绝子... 理解个啥啊？！连人dou没法wan全理解语言，机器Neng行？但偏偏就Neng行！这不就神奇了吗？！

什么是NLP？别怕，我给你掰扯清楚

简单NLP就是让计算机Neng够像人一样理解和处理人类语言。想想kan：你跟Sirihuo者小爱同学说话， 它们Neng听懂你的意思；你用翻译软件翻译文章，它Neng把你的话变成另一种语言；你搜索东西的时候，搜索引擎Neng找到你想要的后来啊……这些dou离不开NLP，栓Q了...。

从“词”开始：分词、词性标注

咱们先从ZuiZui基础的开始说起——“词”。dui与我们人类“词”是理所当然的概念。dan是计算机可不这么认为！ 上手。 它kan到的是一串字符。suo以第一步就是要告诉计算机：哪些字符组合起来是一个“词”。这个过程就叫分词。

举个例子：“我爱自然语言处理”这句话， 分词后来啊应该是：“我”、 我不敢苟同... “爱”、“自然”、“语言”、“处理”。

分完词之后呢？还要告诉计算机每个词是什么类型的——是名词、动词、形容词还是什么别的。这个过程就叫词性标注。比如“我”是代词，“爱”是动词，“自然”是形容词，“语言”是名词，“处理”也是动词，切记...。

为什么分词和词性标注hen重要？

重要啊！fei常重要！你想想kan，如guo计算机不知道“苹果”是名词还是动词，那它怎么知道你在说水果还是让你去吃苹果呢？ 精神内耗。 suo以说啊，分词和词性标注是NLP的基础中的基础。

模型的进化史：从N-gram到深度学习

早期的NLP模型啊，那真是笨得可yi！它们主要依赖于统计的方法。Zui简单的就是N-gram模型。这个模型干的事情就是数数：在一段文本中，“一个单词后面出现另一个单词的概率是多少”。比如“我”后面出现“爱”的概率是多少？“自然”后面出现“语言”的概率又是多少？ran后根据这些概率来预测下一个单词是什么。

我深信... 哎呀妈呀！说实话吧，这种方法吧…太low了! 它只Neng记住一些局部的信息，根本理解不了整个句子的意思。

深度学习登场：RNN、LSTM、Transformer

后来啊！后来就有了深度学习! 这简直就像给NLP装上了火箭发动机! 先说说出现的比较火的就是循环神经网络 , 它Neng处理序列数据, 听起来hen厉害对不对? dan是RNN有个毛病, 容易忘记前面的信息, 也就是所谓的 “梯度消失问题”.，正宗。

为了解决这个问题, 又出现了长短期记忆网络 . LSTM在RNN的 不夸张地说... 基础上加了一些门控机制, 让它Neng够geng好地记住长期的信息.

dan是! geng牛逼的还在后面呢! 就是Transformer! Transformer彻底抛弃了循环神经网络, 梳理梳理。 而是使用自来捕捉句子中不同单词之间的关系. 而且Transformer可yi并行计算, suo以速度geng快!

嵌入：让计算机真正“理解”文字

仅仅知道每个单词是什么类型还不够, 我们还需要让计算机知道这些单词之间的关系. 比如说 “国王” 和 “女王”, “男人” 和 “女人”. 这些dou是有关系的.，我给跪了。

这时候就需要用到嵌入 技术了. Embedding其实就是把每个单词映射到一个高维向量空间中. 在这个向量空间中, 语义相近的单词距离geng近.，出岔子。

Word2Vec 和 GloVe

太治愈了。 常用的 Embedding 方法有Word2Vec 和 **GloVe**. Word2Vec tong过预测上下文来学习单词的 Embedding , 而 GloVe 则tong过统计共现矩阵来学习 Embedding . 这两种方法douhen有效.

情感分析是个什么鬼？

哎哟喂～说到这儿突然想起一个挺实用的东西——情感分析！ 就是让电脑判断一段文字表达的是积极的情绪还是消极的情绪.

动手。 比如说用户在社交媒体上发了一条评论：“这家餐厅的服务太糟糕了！”电脑tong过情感分析就Neng判断出这条评论表达的是负面情绪.

应用场景

• 客户服务：自动识别客户的不满情绪并及时响应
• 市场调研：分析消费者对产品的评价
• 舆情监控：监测网络上的舆论走向

再说说唠叨几句…

NLP 这玩意儿啊~ 学起来是真的不容易! 需要掌握大量的知识和技术才行. dan是一旦掌握了之后就会发现它真的fei常强大!，可不是吗！

现在市面上有hen多成熟的 NLP 工具包可yi使用, 比方说 spaCy 、 不夸张地说... NLTK 等等 . 如guo你是初学者的话 , 可yi先从这些工具包入手 .

热门 NLP 工具排行

希望这篇文章Neng够帮助大家对 NLP 模型有一个初步的了解. 如guo大家有什么问题的话 ,欢迎在评论区留言 . 我会尽力解答!