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python学习

清楚学习目标无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习计划的过程。

制定学习计划制定学习计划，每天按计划进行，可以观看B站的零基础学Python相关的视频。视频学习在跟随电脑视频的基础上，自己一定要亲自下手敲一遍代码，建立使用python IDLE或者pycharm等编辑器。

确定学习目标：在学习Python之前，先明确自己的学习目标。是想学习Python的基础语法和编程思维，还是想深入学习某个特定的应用领域？明确学习目标有助于更加有针对性地安排学习内容和计划。

Python培训课程大同小异，整理如下：Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

nlp是自然语言处理。自然语言处理( Natural Language Processing， NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

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。

自然语言处理( Natural Language Processing， NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

自然语言处理的重要应用如下：机器翻译。机器翻译（MachineTranslation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。

自然语言处理(NLP)有多种商用用途。语音识别：在智能语音助手、智能音箱、智能家居控制等场景中，语音识别技术可以帮助用户通过语音与设备进行交互。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。

自然语言理解（Natural Language Understanding，简称 NLU）是自然语言处理领域的一种技术，其目的是使计算机能够理解人类语言的语义。它在多个领域中有着广泛的应用。问答系统：它能够识别用户的问题并回答相应的答案。

1、split()方法需要一个参数，用于指定字符串的分隔符。默认情况下，该方法将使用空格作为分隔符。例如，以下代码将字符串“Hello World”分割成两个子字符串“Hello”和“World”。

2、使用Python的split函数可以根据自己决定的规则划分给定的字符串，然后将划分的字符串作为数组获取，本篇文章我们就来详细看看Python中split函数的用法。

3、在Python中，split()是一种常用的字符串方法，用于将字符串分割成子字符串，并将其存储在一个列表中。split()方法需要一个参数，用于指定字符串的分隔符。默认情况下，该方法将使用空格作为分隔符。

4、可以使用 Python 的字符串方法 split() 来分隔字符串。split() 方法可以将一个字符串按照指定的分隔符进行分割，并返回一个列表，列表中的每个元素都是分割后的子字符串。

5、例如，可以使用索引访问列表中的第一个单词，使用索引访问第二个单词，依此类推。您还可以为子字符串列表分配名称，就像 Python 中的任何其他变量一样。

6、input字符串中输入’111，222‘。然后，我们使用`split()`方法将其分割成两部分，并将分割后的结果传递给`map()`函数，将每个字符串转换为整型。

1、句法分析是自然语言处理（NLP）中的关键技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。

2、自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。

3、自然语言处理。涉及内容：自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。

4、语法分析：通过自然语言处理算法分析句子中的语法结构，包括词性分析、句法分析等，从而更好地理解句子的意思。语义分析：通过自然语言处理算法分析句子中的语义，包括实体识别、关系抽取等，从而更好地理解句子的含义。

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。通常的自然语言处理任务可从「分词」—「构建特征」—「训练模型」—「分类或预测应用」。

NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。

自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。

同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。