自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域中最令人兴奋的领域之一，它专注于计算机与人类（自然）语言之间的交互。NLP涉及开发算法和模型来分析、理解和生成人类语言，使计算机能够执行情感分析、语言翻译、文本摘要等任务。根据Mordor Intelligence的数据，预计到2026年，全球NLP产业的价值将达到420.4亿美元，年复合增长率为21.5%。本文将讨论NLP领域的十大文章，突出它们的关键贡献和影响。这些文章涵盖了从深度学习方法到NLP系统开发和部署的各种主题。无论是研究人员、工程师，还是对NLP的最新发展感兴趣的人，这些文章都为提供了宝贵的资源，以了解最新的研究和应用。
关键词提取是一种常用于从段落或文档中提取有意义信息的技术。它是一个自动化的过程，用于从文本输入中提取最相关的单词和短语。关键词提取可以筛选数据并找到最能定义每条评论的术语。Pradeep T的文章将向展示如何使用Rake、spacy、textrank等自然语言处理工具从文档中提取关键词。如果对学习这些关键词提取方法感兴趣，这篇文章适合。
工具：Python 方法：使用Rake_NLTK、Spacy、Textrank、Word cloud、KeyBert、Yake、MonkeyLearn API、Textrazor API提取关键词 水平：中级
Ali Mansour的文章介绍了四种尖端技术，用于提取关键词/关键短语和代码实现。它们都成功地提取了与关键词相似或接近的关键词，并与领域相关。将来，将介绍一种新的自动化关键词提取方法，其性能将与上述基线和许多其他方法进行比较。
工具：Python 方法：文本向量化 水平：初学者
如果正在寻找一个逐步指南，通过Python将语音转换为文本，Prashant Sharma的文章适合。在计算机历史上，文本一直是主要的输入类型。然而，得益于NLP和ML数据科学的进步，很快就能够使用语音作为与设备交互的媒介。在现代技术历史上，将口头话语转换为文本的能力首次免费提供给任何希望尝试的人。Python，作为最受欢迎的编程语言之一，为开发语音转文本应用提供了许多选择。
工具：Python 方法：语音转文本转换 水平：高级
在Saumya Bansal的文章中，将了解自然语言处理中使用的文本规范化技术，即词元还原和词干提取。屈折语言是具有派生词的语言的另一个术语。例如，“historical”这个词是从“history”这个词派生出来的，因此是一个派生词。此外，屈折的程度因语言而异，从低到高不等。如果对使用词干提取或词元还原进行文本规范化感到困惑，这篇文章将帮助选择最佳方案。
工具：Python 方法：词干提取和词元还原 水平：初学者
Suvrat Arora的文章探讨了情感分析包含的内容以及在Python中实现它的各种方式。情感分析是自然语言处理（NLP）的一个用例，属于文本分类。情感分析将文本归类为正面或负面、快乐、悲伤、中立等。因此，情感分析的最终目标是确定文本的基本情绪、情感或情感。此外，文章还涵盖了情感分析的各种用例以及Python如何提供多种方式来执行情感分析。
工具：Python 方法：情感分析 水平：初学者
Abhishek Jaiswal的文章讨论了预处理文本数据的各种技术。在数据清洗之后，它解释了如何进行探索性数据分析，并生成词云和词频。如果想了解更多关于NLP的基本和高级过程，那么这是完美的阅读材料。
工具：Python 方法：文本数据预处理 水平：初学者
Amrutha K的文章讲述了决策树机器学习算法。决策树是一种监督机器学习算法，其中所有决策都基于某些条件。决策树有一个根节点和从中分支出来的叶节点。这些节点是基于Gini指数、熵和信息增益等参数选择的。阅读文章以了解更多关于决策树算法的信息。
工具：Python 方法：决策树 水平：中级
在NLP中，已经看到了一些使用传统神经网络的NLP任务，如文本分类和情感分析。Abhishek Jaiswal的文章涵盖了NLP的问题以及如何通过RNN的隐藏层解决这些问题。隐藏层帮助RNN记住单词序列，并使用序列模式进行预测。
工具：Python 方法：RNN、LSTM、双向LSTM和GRU 水平：初学者
如果一直在寻找学习和掌握NLP的机会，那么Chirag Goyal的文章是完美的。文章迅速演变成对所暗示的教学方法的详细解释，以及他如何从一个机械工程书呆子转变为自然语言处理爱好者。自然语言处理是人工智能领域的研究领域，主要关注处理和使用文本和语音数据，以创建智能机器和从数据中获得洞察。文章进一步讨论了所有提到的NLP相关主题的学习资源。如果这引起兴趣，请仔细阅读文章。
工具：Python 方法：自然语言处理 水平：初学者
Priya Tidke的文章讨论了数据增强，在哪里以及如何使用它。数据增强是一个过程，它使能够通过生成真实数据集的不同版本来人为地增加训练数据的大小，而无需收集数据。其策略用于计算机视觉和自然语言处理，处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。创建增强图像相对容易，但由于语言固有的复杂性，NLP并非如此。生成的增强数据的分布既不应与原始数据过于相似，也不应过于不同。
工具：Textattack 方法：数据增强 水平：高级