趋近智
自然语言处理基本原理
章节 1: 自然语言处理基本原理与高级文本处理
自然语言处理流程
高级分词方法
词干提取与词形还原比较
文本数据中的噪声处理
停用词高级定制
文本标准化方法
动手实践：构建预处理流程
章节 2: 文本特征工程
从词袋模型到TF-IDF
计算 TF-IDF 分数
使用N-gram来获取语境信息
特征哈希简介
文本特征的降维
比较不同的文本表示方法
动手实践：生成文本特征
章节 3: 监督学习在文本分类中的应用
分类算法回顾
将分类器应用于文本数据
分类模型评估指标
交叉验证策略
文本模型的超参数调优
处理不平衡数据集
实践：构建文本分类器
章节 4: 嵌入表示与序列数据理解
基于频率的模型的局限性
分布式语义学简介
词嵌入基本原理
Word2Vec：CBOW 与 Skip-gram 模型结构
GloVe：词语的全局向量表示
词嵌入的可视化
使用预训练词嵌入模型
动手实践：使用词嵌入
章节 5: 自然语言处理中的序列模型介绍
序列感知的必要性
循环神经网络（RNN）基础
理解梯度消失问题
长短期记忆（LSTM）网络
门控循环单元 (GRUs)
将序列模型应用于文本
动手实践：构建一个简单的序列模型
基于频率的模型的局限性
这部分内容有帮助吗？
- Speech and Language Processing (3rd Edition Draft), Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 本书全面介绍了传统的基于频率的模型及其局限性，以及向分布式语义模型和词嵌入的转变。
- Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean, 2013 ICLR Workshop Paper DOI: 10.48550/arXiv.1301.3781 - 这篇基础性论文介绍了Word2Vec模型，该模型将词表示为密集向量（嵌入），以捕捉语义关系，解决了基于频率方法的主要局限性。
- Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze, 2008 (Cambridge University Press) - 本书详细解释了向量空间模型和TF-IDF，阐明了导致本节讨论的局限性的固有假设和结构特性。