自然语言处理

🧬 知识点关系网络

文本预处理→词嵌入→特征提取
（RNN/CNN/Transformer）→任务层
（分类/生成/问答）

⬆️ 从非结构化文本到结构化任务，NLP的通用处理流程。

文本预处理与词嵌入 —— 中文分词（jieba）、英文Tokenization。Word2Vec的CBOW与Skip-gram。静态词向量的局限。
💡 用Gensim训练一个Word2Vec模型，找同义词。
序列模型 —— RNN/LSTM在NLP中的应用——语言模型、序列标注。Seq2Seq加注意力——机器翻译的经典架构。
💡 用PyTorch实现一个简单的Seq2Seq翻译模型。
预训练语言模型 —— BERT的双向Transformer与MLM预训练。GPT的自回归生成。大模型的涌现能力与上下文学习。
💡 用HuggingFace的pipeline快速实现摘要生成。
提示工程与微调 —— Prompt Engineering——设计模板激发模型能力。LoRA等参数高效微调方法。
💡 用LoRA微调一个ChatGLM模型，适应你的领域数据。

💡 学习贴士： 多动手实践，参与开源项目或在线评测，将理论转化为肌肉记忆。

前置依赖： 学习自然语言处理前，建议具备编程基础与相应的数学知识。

后续延伸： 学完自然语言处理后，推荐继续探索：数据结构 · 算法设计 · 操作系统 · 计算机网络

🔵 已开放 · 可随时探索🟠 生长中 · 内容持续丰富🟣 探索级 · 深度拓展

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下方所有知识点均已预留链接，可随时点击探索。

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Google Translate、DeepL——Transformer架构的杰作。

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我是一名正在学习自然语言处理的学生，请用生动易懂的方式为我讲解其核心概念，并结合实际应用场景给出代码示例。