DeepSeek自然语言处理（NLP）基础与实践
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机理解、生成和处理人类语言。NLP技术广泛应用于机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练NLP模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行自然语言处理的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。
1. 自然语言处理的基本概念
自然语言处理的核心任务包括：
- 文本预处理：如分词、去除停用词、词干提取等。
- 词嵌入（Word Embedding）：将词语映射到低维向量空间，捕捉语义信息。
- 文本分类：将文本分配到预定义的类别中。
- 序列到序列模型（Seq2Seq）：用于机器翻译、文本生成等任务。
接下来，我们将通过代码示例详细讲解如何使用DeepSeek实现文本分类和词嵌入。
2. 文本分类
文本分类是NLP中的一项基础任务，旨在将文本分配到预定义的类别中。以下是一个使用DeepSeek实现文本分类的示例：
2.1 数据准备
首先，我们需要准备文本数