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目录
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。