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大模型技术的爆发，以前所未有的速度重塑着技术格局。一夜之间，“AI”从遥远概念变成街谈巷闻，学习和应用大模型似乎成了开发者不容错过的时代机遇。
本文介绍了统计语言模型和神经语言模型的区别与联系。统计语言模型存在维度灾难和忽略词间联系的缺陷，而神经语言模型通过词嵌入技术将高维词表示压缩为低维向量（如300维），有效解决了这些问题。重点讲解了Word2Vec的两种模型：CBOW（通过上下文预测当前词）和Skip-Gram（通过当前词预测上下文），并提供了CBOW模型的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型构建、训练过程和词向量保存方法。
通过本实验的学习，学员将了解NLTK的历史背景、核心功能以及它在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。此外，学员还将通过实际操作，掌握如何使用NLTK进行文本预处理、词性标注和情感分析等基本任务。
本文介绍了在不同操作系统上安装Python和NLTK的方法，以及配置开发环境的基本步骤。主要内容包括：Windows、macOS和Linux系统下的Python和NLTK安装指南；Jupyter Notebook的安装与使用方法；如何在Jupyter中编写代码和使用Markdown格式化文本。通过学习，读者将掌握自然语言处理开发环境的搭建技能，为后续学习奠定基础。文章提供了详细的命令行操作和验证方
大模型（Large Language Models, LLMs）指通过海量数据和庞大参数规模训练的深度学习模型，通常基于Transformer架构。这类模型能够处理自然语言生成、理解、翻译等任务，代表技术包括GPT、BERT、PaLM等。其核心特点是参数数量巨大（数亿至万亿级），依赖高性能算力（如GPU/TPU集群）和分布式训练技术。
这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。
本文介绍了命名实体识别(NER)的概念和应用，重点讲解了如何使用NLTK库实现实体识别。内容包括：1)NER的基本原理和步骤；2)NLTK的安装使用演示；3)NER在信息提取、问答系统等领域的应用场景。通过实例代码展示了如何识别文本中的人名、地名等实体，帮助读者掌握NLTK进行NER的方法。
