Python学习100天（从入门到精通系列文章）
文章目录
- Python学习100天（从入门到精通系列文章）
- 前言
- 一、自然语言处理概述
- 二、词袋模型（Bag of Words）
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- 2.1 基本原理
- 2.2 英文文本的词袋模型
- 2.3 中文文本的词袋模型
- 三、词向量（Word Embedding）
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- 3.1 词向量概述
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- CBOW 与 Skip-Gram 对比
- 3.2 词向量的训练原理
- 3.3 词向量的应用
- 3.4 实战：训练 Word2Vec 模型
- 四、NLP 技术演进：从 RNN 到 Transformer
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- 4.1 NPLM 与 RNN
- 4.2 Seq2Seq 与注意力机制
- 4.3 Transformer 架构
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- 核心组件详解
- 五、常见错误与避坑指南
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- 错误1：中文文本未分词直接向量化
- 错误2：忽略停用词导致向量维度过大
- 错误3：Word2Vec 训练时 min_count 设置不当
- 参考链接
- 总结
前言
在上一篇文章中，我们学习了神经网络模型的基本原理，了解了深度学习\”大力出奇迹\”的魅力。今天我们将进入一个与神经网络密切相关的领域——自然语言处理（NLP）。NLP 旨在让计算机理解、生成和与人类语言进行交互，从词袋模型到 Word2Vec，从 RNN 到 Transformer，本文将带你系统梳理 NLP 的技术演进路线。适合有 Python 基础、想入门 NLP 的读者。
一、自然语言处理概述
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和与人类语言进行交互。NLP 的应用场景广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、聊天机器人等。
随着深度学习的迅猛发展，NLP 的研究也逐渐由传统的机器学习方法转向深度学习方法。经典的 NLP 方法依赖于特征工程和模型设计，而现代的深度学习方法则更多地依赖于数据驱动和自动特征学习。理解这一演进过程，有助于我们更好地把握 NLP 的核心思想。
二、词袋模型（Bag of Words）
2.1 基本原理
词袋模型（Bag of Words）是 NLP 中最简单的文本表示方法之一，它将文本中的每个单词看作一个\”词袋\”，忽略了单词的顺序和语法，只考虑每个单词出现的频率。简单来说，词袋模型通过将文本转换为词频向量（TF）来表示文本。
构造词
