自然语言处理要学哪些东西？零基础自学NLP从哪里开始学起？

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自然语言处理（NLP）是让计算机理解、生成和分析人类语言的技术。无论是智能语音助手、机器翻译，还是文本自动摘要、情感分析，背后都离不开NLP。

想学自然语言处理，得先知道它涉及哪些核心知识和技能。下面帮你理清一个清晰的学习框架，让你从零开始不迷路。

一、语言学基础：理解人类语言的结构

计算机要处理文本，首先得理解语言的规则和特征。学习语言学基础，可以帮助你理解文本的深层结构：

词法学（Lexical Analysis）
词的构成和分类，如词性（名词、动词等）、词形变化。
句法学（Syntax）
句子结构和语法规则，如何划分短语和从句。
语义学（Semantics）
词义和句子意义，理解上下文关系。
语用学（Pragmatics）
语言在具体环境中的使用和理解。

掌握这些，能更好地做词法分析、句法树构建等基本任务。

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二、基础NLP技术与工具

文本预处理
分词（中文分词、英文分词）、去停用词、词形还原（stemming/lemmatization）、标点符号处理。
词向量表示
将文字转换成计算机能处理的数字形式：
- One-hot编码（简单但维度高）
- 词袋模型（Bag of Words）
- 词嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText）
统计语言模型
n-gram模型，用概率估计词序列的合理性。

三、机器学习基础与文本分类

NLP大量任务依赖机器学习：

监督学习
文本分类（垃圾邮件检测、情感分析）、命名实体识别（NER）
无监督学习
主题建模（LDA）、文本聚类
经典算法
逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）

四、深度学习时代的NLP

深度学习彻底改变了NLP领域，现在很多任务依赖神经网络模型：

循环神经网络（RNN）及变体
LSTM、GRU，擅长处理序列数据，如语言生成、翻译。
卷积神经网络（CNN）
用于文本分类等任务，提取局部语义特征。
注意力机制（Attention）与Transformer架构
近年来最重要的突破，BERT、GPT 等预训练模型基于此，极大提升了语言理解和生成能力。

五、NLP常见任务和应用

任务类型	简单说明	代表模型/方法
词性标注	给词汇标注词性	CRF、BiLSTM-CRF
命名实体识别	识别人名、地名、机构等特定实体	BiLSTM-CRF、BERT
机器翻译	一种语言自动翻译成另一种语言	Transformer、Seq2Seq
情感分析	判断文本表达的情绪倾向	CNN、LSTM、BERT
文本生成	自动生成文章、对话	GPT系列、RNN
问答系统	回答用户提出的问题	BERT、Retriever-Reader模型

六、实战与资源推荐

入门项目
词频统计、文本分类、情感分析、简单的聊天机器人。
数据集
IMDB影评数据集、SST情感分析、CoNLL命名实体识别、WMT机器翻译。
工具和库
NLTK、spaCy（基础NLP处理）
Hugging Face Transformers（预训练模型）
TensorFlow、PyTorch（深度学习框架）