第二题：【AI自然语言处理技能大全】

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

作为机器学习领域的一员，我对于自然语言处理（NLP）有着浓厚兴趣，一直在努力学习新知识和提升自身能力。本次分享将结合个人实践经验、热门技术框架以及国内外前沿论文实现自然语言处理相关技能的分享。本次分享将从以下方面进行展开：

1. NLP的相关术语介绍，包括但不限于词汇表、句法树、语义分析、情感分析、文本分类、文本摘要、文本生成等。 2) NLP中常用的算法模型介绍，包括但不限于词向量、循环神经网络、注意力机制、HMM-GMM模型、CNN-RNN模型、BERT模型、RoBERTa模型、GPT-2模型等。 3) NLP中常用的训练数据集介绍，包括但不限于通用语料库、Web语料库、开放中文预训练模型、百科数据等。 4) NLP中的关键任务应用和场景举例，包括但不限于文本匹配、文本分类、文本摘要、文本生成、机器翻译、对话系统、阅读理解、聊天机器人等。 5) 使用Python及相应的第三方库实现NLP的各项任务。 6) 基于NLP技术的实际业务案例。 7) NLP技术的前沿研究进展。 8) NLP技能拓展方向。

2.术语说明

2.1 词汇表

词汇表（Vocabulary），也称词典，是指存储了所有出现在语料库中的词或短语的列表。词汇表是自然语言处理过程中不可或缺的一环，其作用主要包括两方面，一是在词的集合上建立索引，能够方便地检索特定词条；二是通过词向量的方法，可以把每个词映射到一个固定长度的向量空间中，并利用这些向量表示语料中的词，能够用于文本相似度计算、文本聚类、文本分类等各种自然语言处理任务。

2.2 句法树

句法树（Syntax tree），也称语法分析树或者句法