我想要学习nlp的知识，请告诉我该如何入门

最后，我们来总结一下这些“小故事”，从图灵奠定自然语言处理的根基，到SHRDLU实现了理解、生成自然语言，大约过去了20年时间，在这短短20年里，科技突飞猛进的速度让我们瞠目结舌（虽然现在的你可能觉得当时的技术很原始）。虽然现在的自然语言处理已经被归到人工智能学科下，但我们仍能看清楚这三者之间的关系，即：自然语言处理（NLP）中包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。如下图所示：而这三者分别干的事情如下：1.NLP：它涉及各种技术和方法，使计算机能够分析、理解和生成人类语言，例如文本和语音。NLP的目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，从而实现人机交互的自然化。2.NLU:专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU系统试图理解句子和词语背后的含义，而不是仅仅处理单个词语。NLU能够识别文本中的情感、意图和实体，并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。3.NLG:专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG系统将结构化数据转化为自然语言文本，例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG能够根据不同的需求和场景，生成不同风格和语气的文本。好了，讲了这么多，不知道今天有没有把这三个概念学会？如果想学习更多人工智能知识，欢迎关注我。谢谢。以上。

时间：45分钟教学内容：Python基础语法数据类型：字符串、数字、列表、字典控制结构：条件判断、循环语句文本处理基础字符串操作方法文件读写操作实践实验：中文文本的基本处理提供一段中文文本（如诗歌或文章片段）编写程序统计字符数、词语数、句子数讨论中文编码问题及解决方法教学目标：掌握Python的基本语法和结构能够进行简单的文本数据处理[heading3]第三节：利用Python进行自然语言处理（NLP）[content]时间：45分钟教学内容：什么是自然语言处理NLP的概念和在人文研究中的重要性Python中的NLP库分词的原理举例介绍结巴分词（Jieba）等工具用Jieba进行课文的分词实践实验：中文分词与词频分析使用结巴分词对中文文本进行分词统计词频，找出高频词汇讨论词频分析在语言教学中的应用（如核心词汇的提取）教学目标：掌握使用Python进行基本的NLP操作理解NLP技术在语言研究和教学中的应用

LLM大家都已经再熟知不过了，为了承上启下，这里针对LLM再做一些简单的概念以及自认为一些关键内涵的回顾。从概念分类角度上看，大语言模型是深度学习的分支。其中：机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层，因此被称为“深度”学习。深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式，这使它们在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（NLP）领域。这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标，模型需要在大量文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。如ChatGPT，文心一言，就是一个大语言模型的例子。被训练来理解和生成人类语言，以便进行有效的对话和解答各种问题。如下图所示中LLM与ML、DL的关系：同时，LLM还有一个可以说独有的特点，即生成式AI，这也是区别与其它传统模型或训练任务的Uniqueness，表面上看，这种技术包括用于生成文本、图像、音频和视频等各种类型的内容的模型，其关键特性是，它不仅可以理解和分析数据，还可以创造新的、独特的输出，这些输出是从学习的数据模式中派生出来的。