从文本预处理到机器翻译，系统探索自然语言处理的核心技术与应用场景
NLP经历了从规则方法到统计方法再到深度学习的演进。理解这一历程是学习NLP的第一步。
文本预处理是NLP的基础环节。掌握分词、去除停用词、词干提取等关键技术。
词向量将词语映射到连续向量空间，捕捉语义相似性。探索Word2Vec和GloVe的原理。
语言模型估计文本概率，是NLP核心任务。从统计n-gram到神经网络语言模型的演进。
序列标注任务包括词性标注、命名实体识别。HMM和CRF是经典的统计方法。
句法分析揭示句子结构，依存分析和成分分析是两种主流方法。探索语法结构的自动解析。
语义理解深入文本含义。词义消歧、语义角色标注等任务推动语义计算的进步。
文本分类是基础应用任务，情感分析理解文本情绪。从传统方法到深度学习的技术对比。
机器翻译实现跨语言转换。从统计机器翻译SMT到神经机器翻译NMT的革命性进步。
问答系统和对话AI是NLP的终极应用。探索知识检索式问答和生成式对话的技术路径。