📘 NLP · 从零到工程师

30章系统实战

01 Python入门

发展史应用场景环境搭建

02 PyCharm

安装设置字体快捷键常用设置调试

03 Python基础知识

注释变量&数据类型标识符&关键字输入/输出运算符类型转换

04 分支和循环

if判断运算符if-elsewhileforbreak/continue

05 字符串和列表

字符串输入/输出下标切片常见函数list循环遍历增删改查嵌套/切片

06 元组和字典

tuple定义操作dict定义操作字典常用方法set基础

07 函数

定义与调用参数传递返回值局部/全局变量递归

08 文件操作

打开/关闭文本&二进制with语句指针与定位

09 面向对象编程

类与对象__init__封装继承多态类/实例属性

10 异常处理与模块

try-except-finally自定义异常模块导入包__name__

11 NumPy基础

数组创建/属性索引切片数组运算广播机制

12 Pandas基础

Series/DataFrame数据读取(CSV/Excel)清洗(缺失/重复)筛选与排序

13 Matplotlib与可视化

折线图柱状图散点图饼图子图样式设置

14 正则表达式

re模块元字符分组捕获贪婪/非贪婪文本清洗

15 NLP概述与文本预处理

NLP应用分词(jieba)停用词词性标注词干/词形还原

16 文本表示方法

独热编码词袋模型TF-IDFN-gram

17 Word2Vec与词嵌入

CBOW/Skip-gramGensim训练可视化/相似度

18 文本分类实战(传统方法)

朴素贝叶斯逻辑回归SVM评估指标

19 深度学习基础与PyTorch入门

张量操作自动求导简单神经网络

20 RNN与LSTM

RNN原理LSTM/GRUPyTorch文本分类

21 Seq2Seq与注意力机制

编码器-解码器注意力原理机器翻译实战

22 Transformer模型详解

自注意力多头注意力位置编码架构解析

23 BERT与预训练模型

BERT原理MLM/NSPHugging Face

24 文本生成与GPT

自回归语言模型GPT系列GPT-2生成Prompt Engineering

25 命名实体识别(NER)

NER任务BiLSTM-CRF预训练NER

26 关系抽取与知识图谱

关系抽取方法知识图谱构建Neo4j入门

27 情感分析实战

BERT情感分析多分类方面级情感

28 问答系统与检索

检索式(TF-IDF/BM25)生成式(T5/BART)FAQ机器人

29 对话系统

任务型(意图/槽位)开放域(Seq2Seq+RL)Rasa框架

30 NLP模型部署与工程化

ONNX/TorchScriptFlask/FastAPIDocker部署监控/持续学习