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目录
- 0. 👉前言
- 1. 👉前置知识
- 👉基础数学知识
- 👉编程语言
- 👉基础计算机科学知识
- 2. 👉语言学基础
- 3. 👉机器学习基础
- 4. 👉文本预处理
- 5. 👉核心NLP技术
- 6. 👉深度学习与NLP
- 7. 👉先进技术与动态
- 8. 👉实践与项目
- 9. 👉持续学习
0. 👉前言
自然语言处理（NLP）是一门交叉学科，结合了计算机科学、人工智能和语言学来使计算机能够理解、解析、操作和生成人类语言。以下是一个结构化的NLP学习路线总结：
1. 👉前置知识
👉基础数学知识
- ✨统计学：了解概率分布、假设检验、贝叶斯推理等。
- ✨线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。
- ✨微积分：导数、梯度、偏导数等概念。
- ✨优化理论：梯度下降、凸优化等。
