自然语言处理（NLP）实战项目

自然语言处理（NLP）实战项目可以涵盖多个领域和应用场景，以下是一些具体的实战项目示例，涵盖了从基础到高级的不同层次：

1. 情感分析（Sentiment Analysis）

目标：识别和分类文本中的情感倾向（正面、负面、中性）。 应用场景：社交媒体监控、客户反馈分析、产品评论分析。 技术栈：

• 数据收集：使用爬虫工具（如Scrapy）或API（如Twitter API）获取数据。
• 数据预处理：清洗文本、分词、去除停用词、词干提取等。
• 模型选择：使用机器学习模型（如SVM、朴素贝叶斯）或深度学习模型（如LSTM、BERT）。
• 评估指标：准确率、召回率、F1分数等。

2. 机器翻译（Machine Translation）

目标：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。 应用场景：跨语言沟通、文档翻译、多语言支持。 技术栈：

• 数据收集：使用双语平行语料库（如WMT、TED Talks）。
• 数据预处理：句子对齐、分词、词嵌入等。
• 模型选择：使