学习自然语言处理（NLP）中的文本处理要点。掌握分词、停用词与标点去除等技术，并通过小写化、词干提取、词形还原等归一化方法，为后续分析与洞见提取做好准备。

自然语言处理简介

句子与单词分词

NLP 工作流

停用词与标点处理

移除停用词

去除标点符号

文本规范化技术

小写化

词干提取（Stemming）

词形还原（Lemmatization）

文本处理基础

将原始文本转化为强大的数值特征。构建词袋（Bag-of-Words）与 TF-IDF 表示，以捕捉词语在文档间的重要性；进一步探索 Word2Vec、GloVe 等词向量嵌入，揭示更深层的语义模式。通过可视化词频、相关性与相似度，让您的文本数据"动"起来。

Bag-of-Words 表示

从客户评论构建词汇表

用 BoW 将文本转换为数字

产品评论的频率分析

可视化词频

TF-IDF 向量化

产品反馈的 TF-IDF 表示

比较 BoW 与 TF-IDF 表示

嵌入向量（Embeddings）

用嵌入向量探索词语关系

可视化并比较词嵌入向量

从文本中提取特征

利用预训练模型完成高级文本分类任务。使用 Hugging Face 的 pipelines 进行情感分析、主题分类与自然语言推断。借助最先进的模型评估语义相似度与语法正确性，而无需从零开始构建模型。

用于情感分析的 Hugging Face pipelines

分析一条评论的情感

批量分类多条评论

在带标签的评论数据上比较模型

Zero-shot 分类与 QNLI

工单的零样本分类

这段文本能回答该问题吗？

问题相似度与语法正确性

检测重复问题

检查语法正确性

使用 Hugging Face 进行文本分类

深入现代 NLP 应用的核心：标注与文本生成。学习使用命名实体识别（NER）与词性标注（PoS）抽取关键信息与语法结构。掌握抽取式与生成式问答，并通过 Hugging Face 的 pipelines 探索摘要、翻译与语言建模等高级生成任务。

Token 分类

识别新闻标题中的命名实体

用于文本分析的词性标注

问答

基于产品描述回答问题

使用抽取式 QA 生成自然回答

序列生成任务

为新闻速览生成摘要

将客户评论翻译成法语

构建搜索补全系统

恭喜您

标注与文本生成

product_reviews.csv

释放自然语言处理（NLP）的力量，全面提升您的文本分析能力！本课程将为您提供处理、分析文本数据并提取洞见的核心工具。从分词、词形还原、词干提取等文本处理基础入手，到使用词袋（BoW）、TF-IDF 和嵌入将文本转化为有意义的数值特征。最后，借助 Hugging Face 的前沿 Transformer 模型，完成情感分析、内容分类、问答关系分析、语法可接受性评估，以及使用最新模型进行文本生成。

<h2>构建扎实的 NLP 基础 </h2>释放自然语言处理（NLP）的强大力量，将您的文本分析技能提升到新水平！这门课程将为您提供处理、分析并从文本数据中提取洞见的必备工具。 从文本处理基础开始，涵盖从分词到通过移除停用词、标点符号，以及应用词形还原和词干提取来清洗和规范化文本，以提升文本一致性。<br><br><h2>从文本中提取有意义的特征</h2>超越原始文本，将其转换为数值表示！探索词袋表示，深入了解 TF-IDF 向量化，并利用 Word2Vec 和 GloVe 等强大的词嵌入来捕捉词语之间的语义关系。<br><br><h2>使用 AI 对文本进行分类和生成</h2>利用 Hugging Face pipelines，释放最先进的 transformer 模型的强大能力。 学习如何使用各种模型进行情感分析、内容分类、问答关系分析、语法可接受性评估以及文本生成。 探索命名实体识别（NER）、词性（PoS）标注、文本摘要和翻译，扩展您的 NLP 工具包。<br><br><h2>掌握关键的 NLP 库</h2>在本课程结束时，您将扎实掌握 NLP 基础知识，并获得使用 nltk、sklearn、gensim 和 Hugging Face 的 transformers 等关键库的实战经验。 今天就开启你的学习之旅，改变你与文本数据的互动方式！

Python Toolbox

掌握文本分析，从预处理到高级变压器模型的基本NLP技术。

Python 中的自然语言处理（NLP）

掌握文本分析：从预处理到高级 Transformer 模型，精通核心 NLP 技术。 

开发大型语言模型

机器学习科学家 在 Python 中

自然语言处理 在 Python 中

句子与单词分词

Python 中的自然语言处理（NLP）

交互式实操练习