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。用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理大体包括了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两个部分。NLP技术可以帮助计算机理解和解释人类语言，使其能够进行语义分析、情感分析、语言翻译、问答系统、语音识别和语音合成等任务。
NLP技术的基础是对语言进行数学和统计建模，利用机器学习、深度学习等方法进行训练和优化。常见的NLP模型包括词袋模型、词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）、Transformer等。
• 词袋模型（Bag of Words）：是一种基本的文本表示方法，将文本看作是一个词的集合，忽略词的顺序和语法结构，只考虑词的出现频率或权重。通过统计词的频次，可以得到文本的向量表示，用于文本分类、情感分析等任务。
• 词嵌入模型（Word Embedding）：是一种将词映射到低维实数空间的方法，可以捕捉词之间的语义关系。Word2Vec和GloVe是两种常见的词嵌入模型。Word2Vec基于神经网络，通过预测上下文或目标词来学习词向量。GloVe则是基于全局词频统计的方法，通过最小化词向量之间的共现矩阵的差异来学习词向量。
• 循环神经网络（RNN）：是一种递归神经网络，用于处理序列数据，如文本或语音。
• 长短时记忆网络（LSTM）：是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决传统RNN的梯度问题。
• 卷积神经网络（CNN）：CNN主要用于处理图像数据，但也可以用于处理文本中的局部模式。
• 注意力机制（Attention）：注意力机制可以帮助模型更好地关注输入中的相关部分。
• Transformer：一种基于自注意力机制的模型，通过自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系，避免了传统RNN的顺序处理，使得模型能够并行计算，从而提高了训练和推理的效率。Transformer的主要组成部分包括编码器和解码器，它们分别用于对输入序列和生成序列进行建模。
