本部分主要介绍 NLP 的基础概念，并通过实际案例演示 NLP 的核心任务，同时引导你搭建 NLP 开发环境，确保你能顺利开始后续学习。
1. 什么是自然语言处理（NLP）
1.1 NLP 的定义
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP 结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。
简单来说，NLP 让计算机可以“读懂”并“使用”人类语言，就像我们与朋友聊天一样。
1.2 NLP 的应用场景
NLP 在日常生活中无处不在，下面列出了一些常见的 NLP 应用：
| 应用 | 示例 |
|---|---|
| 文本分类 | 垃圾邮件检测（Gmail）、新闻分类（Google News） |
| 情感分析 | 产品评论分析（亚马逊）、社交媒体舆情分析（微博） |
| 命名实体识别（NER） | 识别人名、地名、公司名（百度百科、金融行业） |
| 机器翻译 | Google 翻译、DeepL |
| 自动摘要 | 新闻摘要（腾讯新闻）、论文摘要（arXiv） |
| 语音助手 | Siri、Alexa、Google Assistant |
| 聊天机器人 | 客服机器人（支付宝、京东） |
| 拼写和语法检查 | Word 拼写检查、Grammarly |
👉 示例：
你是否注意到 Gmail 有时候会自动把某些邮件归类到“垃圾邮件”？这就是 NLP 的文本分类应用之一。
1.3 NLP 核心任务
NLP 主要包括以下核心任务，每个任务都有不同的应用场景：
-
文本分类（Text Classification）
- 用于垃圾邮件检测、情感分析等。
- 示例：识别一条推文是“正面”还是“负面”。
-
情感分析（Sentiment Analysis）
- 用于分析用户评论的情感（正面、中性、负面）。
- 示例：分析一款手机的评论，判断用户是否喜欢这款产品。
-
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition）
- 识别文本中的专有名词，如人名、地名、公司名等。
- 示例：从“马云创办了阿里巴巴”中识别“马云”是“人名”，“阿里巴巴”是“公司”。
-
机器翻译（Machine Translation）
- 把一种语言翻译成另一种语言。
- 示例：将英文“Hello, how are you?” 翻译成汉语 “你好，你好吗？”。
-
自动摘要（Text Summarization）
- 生成文章的简要概括。
- 示例：把1000字的新闻压缩成100字摘要。
-
问答系统（Question Answering, QA）
- 根据文本内容回答问题。
- 示例：像 ChatGPT 这样的 AI 机器人可以根据问题提供回答。
2. Python 与 NLP 开发环境搭建
接下来，我们搭建 NLP 开发环境，并熟悉 NLP 相关的 Python 库。
2.1 安装 Python 和 Jupyter Notebook
我们需要安装 Python，并使用 Jupyter Notebook 作为代码运行环境，方便交互式编程。
🔹 安装 Python：
如果你还没有安装 Python，可以从 Python 官网 下载并安装。
🔹 安装 Jupyter Notebook：
pip install notebook
然后，在终端运行：
jupyter notebook
浏览器会打开 Jupyter Notebook 界面，你可以在其中运行 Python 代码。
2.2 介绍 NLP 相关的 Python 库
在 NLP 领域，Python 生态系统中有许多强大的工具和库，以下是最常用的：
| 库 | 功能 |
|---|---|
| NLTK | 经典 NLP 库，适用于文本预处理、分词、POS 标注等 |
| spaCy | 速度快、功能强大的 NLP 库，适用于实体识别、依存分析等 |
| Transformers | Hugging Face 提供的 NLP 预训练模型库 |
| OpenAI API | 提供 GPT 语言模型，可用于文本生成、翻译、摘要等 |
| TextBlob | 适用于简单 NLP 任务，如情感分析、拼写检查 |
| Scikit-learn | 机器学习工具箱，可用于 NLP 任务的文本分类等 |
| Pandas | 处理文本数据的表格格式 |
| TensorFlow/PyTorch | 深度学习框架，可用于训练 NLP 模型 |
2.3 安装 NLP 相关的 Python 库
我们安装 NLP 相关的库，以便后续进行 NLP 任务的实验。
🔹 安装 NLP 库
pip install nltk spacy transformers openai textblob scikit-learn pandas
🔹 安装 Hugging Face Transformers
pip install transformers
🔹 安装 OpenAI API
pip install openai
🔹 安装 spaCy 语言模型
python -m spacy download en_core_web_sm
2.4 运行第一个 NLP 示例
在 Python 中，我们可以使用 NLP 库来处理文本数据。下面是一个简单的 spaCy 示例：
📌 示例：使用 spaCy 进行分词和命名实体识别
import spacy# 加载英文 NLP 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")# 输入一段文本
text = "Elon Musk founded SpaceX in 2002 in California."# 处理文本
doc = nlp(text)# 输出分词结果
print("分词结果：")
for token in doc:print(token.text)# 输出命名实体识别结果
print("\n命名实体识别（NER）结果：")
for ent in doc.ents:print(f"{ent.text} - {ent.label_}")
📌 运行结果：
分词结果：
Elon
Musk
founded
SpaceX
in
2002
in
California
.命名实体识别（NER）结果：
Elon Musk - PERSON
SpaceX - ORG
2002 - DATE
California - GPE
解析：
Elon Musk被识别为PERSON（人名）SpaceX被识别为ORG（组织）2002被识别为DATE（日期）California被识别为GPE（地理位置）
这个示例展示了 NLP 任务中的 分词 和 命名实体识别，这是 NLP 领域的基础步骤之一。
小结
✅ NLP 是计算机处理人类语言的技术，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域。
✅ 我们搭建了 NLP 开发环境，并安装了 Python NLP 相关的库，如 spaCy、Transformers、OpenAI API。
✅ 通过 spaCy 运行了一个简单的 NLP 示例，演示了分词和命名实体识别。
📌 下一步：深入文本处理，包括分词、词性标注、词干提取等。
