学习笔记二：
1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理是研究如何使计算机能够
理解和处理人类语言的领域。它包括文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等任务。
2. 词嵌入（Word Embedding）：词嵌入是将词语映射到低维向量空间的技术，它可以捕捉词语之
间的语义关系。常用的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和BERT等。
3. 序列模型（Sequence Modeling）：序列模型是一类用于处理序列数据的模型，如循环神经网络
（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。它们在自然语言处理中广泛应用于语言建模、命名实体识
别和机器翻译等任务。
4. 语言模型（Language Model）：语言模型是对语言的概率分布进行建模的模型，它可以用于生成
文本、评估句子的合理性和完成句子等任务。常用的语言模型包括n-gram模型和Transformer模
型。
5. 文本生成：文本生成是指使用模型生成新的文本，可以是根据给定的前缀生成后续文本，也可以是
完全自主生成的文本。文本生成在聊天机器人、文本摘要和故事创作等领域有广泛应用。
6. 机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的任
务。机器翻译模型可以基于统计方法或神经网络方法，如编码-解码模型和Transformer模型。
7. 问答系统（Question Answering System）：问答系统是指根据用户提出的问题，从文本中找到
相应的答案。问答系统可以基于检索方法或阅读理解方法，如基于规则的系统和基于深度学习的系
统。
8. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析是指识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
情感分析在社交媒体分析、舆情监测和产品评论等领域有广泛应用。
这些是自然语言处理的一些关键概念和应用。如果你对某个具体的主题感兴趣，我可以提供更详细的信
息和资源。
