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我的阅读笔记：
- Python基础：为了进行NLP任务，首先需要掌握Python编程语言的基础知识。
- 文本预处理：这包括文本清洗（如去除标点、停用词、特殊字符等）、文本分词（如中文分词）、文本向量化（如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等）。
- 词性标注：为文本中的每个单词分配一个词性标签（如名词、动词、形容词等）。
- 句法分析：解析句子结构，理解单词之间的关系和句子的语法结构。
- 命名实体识别（NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
- 情感分析：判断文本所表达的情感是正面、负面还是中性。
- 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
- 文本生成：使用生成模型（如RNN、LSTM、Transformer等）生成新的文本内容。
- 文本摘要：自动生成文本内容的简短摘要。
- 文本分类：将文本分配到预定义的类别中，如新闻分类、情感分类等。
- 深度学习与NLP：介绍如何使用深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer等）进行NLP任务。
- NLP工具与库：如NLTK、spaCy、gensim、TensorFlow、PyTorch等，并讲解如何使用它们进行NLP实践。
- 实战项目：通过多个实战项目，将理论知识与实际应用相结合，帮助读者更好地理解NLP在实际问题中的应用。