自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解、分析、生成和应用人类语言。NLP涵盖了分词、词性标注、句法分析、机器翻译、情感分析、自动摘要、智能问答等任务。它结合了语言学、计算机科学和统计学方法，广泛应用于搜索引擎、智能助手、文本分析等工作场景。近年来，深度学习推动了NLP的飞速发展，让机器具备了更强的语言理解与生成能力。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。从文本分类、情感分析到机器翻译、对话系统，NLP技术正在深刻改变我们与计算机交互的方式。ChatGPT、Siri、Google翻译等应用背后，都离不开NLP技术的支撑。这门课程讲解自然语言处理的核心理论与方法，从词向量表示到预训练模型，从传统方法到现代深度学习，帮助学习者建立完整的NLP知识体系。
我们会从最基础的词义表示问题出发，深入讲解Word2Vec、GloVe等词向量方法，理解分布式语义假设和词嵌入的几何性质。随后学习基于上下文的词表示，探索ELMo、BERT等预训练模型如何解决一词多义问题。课程涵盖词向量进阶技术（负采样、分层Softmax）、上下文相关的表征学习、NLP预训练模型的发展历程，以及从Word2Vec到GPT-5的技术演进。通过学习本课程，你将掌握NLP的核心算法和技术，理解词向量、预训练模型等关键技术原理，能够构建和优化NLP系统，解决文本理解、生成等实际问题。