自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于让计算机理解和处理人类语言，其核心流程可按词云、文本分析、文本分类的顺序逐步展开，且贯穿分词、词袋模型、机器学习与深度学习等关键技术。
首先是词云生成，需先对文本进行分词（借助 jieba、NLTK 等 NLP 包实现），将连续文本拆分为独立词语，再通过词袋模型统计词语出现频次，最终以可视化词云呈现核心词汇，直观反映文本主题倾向。
进入文本分析阶段，常用 TF-IDF 算法评估词语在文本中的重要性，结合 LDA 主题模型挖掘文本潜在主题，例如从海量用户评论中提取 “产品质量”“售后服务” 等关键主题，为业务分析提供支撑，此过程可依托 scikit-learn 等包高效实现。
文本分类则是 NLP 的核心应用场景，传统方法基于 TF-IDF 特征结合 SVM、随机森林等机器学习模型；而深度学习方案更具优势，CNN（卷积神经网络）擅长捕捉文本局部特征（如关键词搭配），LSTM（长短期记忆网络）能有效处理文本序列依赖关系（如上下文语义），二者结合可大幅提升分类精度，广泛用于垃圾邮件识别、情感分析等场景。
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