📚 章节概述
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，从早期的规则系统发展到现代的深度学习模型，实现了质的飞跃。NLP技术让计算机能够理解、分析和生成人类语言，在搜索引擎、智能客服、机器翻译、情感分析等领域发挥着关键作用。
本章将系统介绍NLP的发展历程、核心技术和Python实现方法，包括NLTK、spaCy等经典工具库的使用，以及基于Transformer的现代NLP应用。通过智能文本分析和情感分析项目实践，掌握NLP技术的实际应用。
💡 NLP核心技术领域
文本预处理涉及分词、词性标注、命名实体识别等基础任务，为后续分析奠定基础。语义理解通过词向量、语言模型等技术捕获文本的深层含义。
文本分类根据内容将文本归类到预定义类别，广泛应用于垃圾邮件过滤和情感分析。信息抽取从非结构化文本中提取结构化信息，文本生成基于给定条件生成自然流畅的文本。
🎯 本章学习重点
本章系统学习自然语言处理的基本原理和实践方法。学习内容包括：
NLP基础知识：理解NLP的发展历程和核心技术分类，掌握文本预处理、语义理解、文本分类等基本概念。
工具库使用：学习NLTK、spaCy等英文NLP工具，掌握jieba、HanLP等中文NLP工具的使用方法。
Transformer应用：了解Transformer架构的基本原理，学习使用预训练模型进行文本分类和情感分析。
项目实践：通过智能文本分析系统和中文情感分析项目，学习NLP项目的完整开发流程。
14.1 自然语言处理基础
了解NLP的发展历程、核心技术和典型应用领域
📝 实践练习
💡 练习 14.1.1：NLP发展理解
分析NLP四个发展阶段的特点和局限性，说明深度学习为什么能够带来突破性进展。
💡 练习 14.1.2：核心技术对比分析
比较文本预处理、语义理解、文本分类、信息抽取、文本生成五个核心技术的特点和应用场景。
💡 练习 14.1.3：应用场景调研
选择一个NLP应用领域，调研其技术实现方案和面临的挑战。
💡 练习 14.1.4：Python环境准备
安装NLP相关的Python库（如NLTK、spaCy、jieba、transformers），为后续实践做准备。
14.2 现代NLP工具与框架
掌握NLTK、spaCy、jieba、HanLP等NLP工具库的使用
📝 实践练习
💡 练习 14.2.1：工具库对比
比较NLTK、spaCy、jieba、HanLP的处理速度和功能差异。
💡 练习 14.2.2：中文处理实践
使用jieba和HanLP处理中文文本，对比分词和词性标注结果。
💡 练习 14.2.3：Transformer模型探索
使用transformers库尝试不同预训练模型的文本分类效果。
14.3 NLP应用实践
通过智能文本分析和情感分析项目学习NLP技术应用
📝 实践练习
💡 练习 14.3.1：文本分析系统
构建完整的文本分析系统，包括分类、关键词提取和摘要生成功能。
💡 练习 14.3.2：情感分析项目
开发中文情感分析应用，支持实时分析和批量处理，包含可视化展示。
💡 练习 14.3.3：多模态应用
探索文本与图像结合的应用场景，如图像标题生成或视觉问答系统。
💡 练习 14.3.4：系统优化
优化NLP系统的处理速度和准确率，分析不同算法的性能表现。
14.4 小结
回顾本章核心内容，梳理自然语言处理的知识体系
📚 核心收获
NLP基础：理解了NLP的发展历程和核心技术分类，掌握了文本处理的基本流程。
工具使用：学会了使用NLTK、spaCy进行英文处理，jieba、HanLP进行中文处理。
项目实践：通过文本分析和情感分析项目，掌握了NLP技术的实际应用方法。