什么方法成为自然语言处理的基础（是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用）

自然语言处理怎么最快入门?

入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。

前馈神经网络：神经网络家族的基本单元循环神经网络：处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。

零基础学Python看什么书《Python编程：从入门到实践》针对所有层次的Python 读者而作的Python入门书，理论与实践相结合，前面部分是基础知识，后面有实战项目帮助你更好的运用这些知识。

现在自然语言处理都要靠统计学知识，所以我十分十分推荐《统计学习方法》，李航的。李航老师用自己课余时间7年写的，而且有博士生Review的。

是不可能翻译的这么顺畅的。这本书在国内外的评价都比较好，对自然语言处理的两个学派（语言学派和统计学派）所关注的内容都有所包含，但因此也失去一些侧重点。从我的角度来说更偏向于统计部分，所以需要了解统计。

推荐一本入门书籍：统计自然语言处理基础看完之后，你会发现原来需要很多机器学习以及统计的知识。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

自然语言处理(Natural Language Processing，简称 NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在让计算机能理解和生成人类语言。它是计算机程序能够读懂、理解和生成人类语言的技术。

总之，自然语言处理技术在商业领域有着广泛的应用，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等，能够帮助用户更好地理解和使用自然语言，并帮助企业更好地了解客户需求和情绪，提高客户体验。

1、自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。

2、一般在搜索引擎中，构建索引时和查询时会使用不同的分词算法。常用的方案是，在索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，在查询的时候使用粗粒度的分词以保证精度。

3、句法的模糊性自然语言的文法通常是模棱两可的，针对一个句子通常可能会剖析（Parse）出多棵剖析树（Parse Tree），而我们必须要仰赖语意及前后文的资讯才能在其中选择一棵最为适合的剖析树。

4、NLP理解自然语言目前有两种处理方式：基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。