自然语言处理实战：从Word2Vec到ChatGPT

自然语言处理（NLP）是AI最热门的方向之一。本文带您了解NLP技术发展脉络和实战方法。

早期方法：
- 词袋模型：TF-IDF
- 词向量：Word2Vec、GloVe
- RNN/LSTM：序列建模

Transformer时代：
- Attention注意力机制
- BERT预训练模型
- GPT自回归模型
- ChatGPT指令跟随

2026年NLP技术栈：
- 大语言模型：GPT-4、Claude、 Gemini
- 向量数据库：Pinecone、Milvus
- RAG检索增强生成
- Agent智能代理

实战项目：
- 情感分析：评论分类
- 命名实体识别：信息抽取
- 文本生成：作文自动生成
- 问答系统：智能客服

学习路线：
- 掌握Python和基础机器学习
- 学习Transformer架构
- 熟悉Hugging Face生态
- 实践RAG和Agent应用