自然语言处理 (NLP) 中的常用技术侧重于处理文本数据、提取有意义的模式以及构建模型来理解或生成语言。 这些技术通常分为三类：文本预处理、特征提取和机器学习模型。 每个步骤都解决特定的挑战，例如处理非结构化文本、将单词转换为数字表示形式以及训练算法来执行分类或翻译等任务。
文本预处理是第一步，用于清理和标准化原始文本。 词条化将文本拆分为更小的单元，如单词或子词（例如，使用 NLTK 或 spaCy 等库）。 停用词删除会过滤掉常见但信息量不足的词（例如，“the”、“and”）以减少噪音。 词干提取和词形还原将单词简化为它们的词根形式（例如，“running” → “run”），尽管词形还原使用语法规则以获得更高的准确性。 例如，spaCy 的 lemmatizer 将 “better” 转换为 “good”。 这些步骤确保了一致性并降低了下游任务的复杂性。 处理大小写敏感性（小写）和特殊字符（如标点符号）也很常见，尤其是在情感分析或主题建模等任务中。
特征提取将文本转换为算法可以处理的数字格式。 词袋模型 (BoW) 将文本表示为词频计数，而 TF-IDF（词频-逆文档频率）根据单词在文档中的重要性对其进行加权。 词嵌入（如 Word2Vec 或 GloVe）将单词映射到密集向量，从而捕获语义关系（例如，“king” – “man” + “woman” ≈ “queen”）。 BERT 等现代方法通过分析周围的单词来生成上下文感知的嵌入。 例如，“river bank” 中的 “bank” 与 “bank account” 中的 “bank” 获得不同的向量表示。 scikit-learn 等库提供了 BoW 和 TF-IDF 的工具，而 Hugging Face 的 Transformers 等框架提供了预训练的嵌入模型。
机器学习模型使用这些特征来解决 NLP 任务。 传统的模型，如朴素贝叶斯或支持向量机 (SVM)，适用于使用 TF-IDF 特征进行分类（例如，垃圾邮件检测）。 神经网络，如循环神经网络 (RNN) 或 Transformer，处理序列数据和长距离依赖关系。 例如，LSTM（一种 RNN）按顺序处理文本，使其可用于文本生成。 具有自注意力机制的 Transformer 在翻译等任务中表现出色（例如，Google 的 BERT 或 OpenAI 的 GPT）。 迁移学习允许开发人员在特定数据集上微调预训练的模型（如 BERT），从而减少训练时间。 PyTorch 或 TensorFlow 等工具支持自定义模型构建，而 Hugging Face 的 pipeline 等 API 简化了摘要或命名实体识别等任务的部署。