自学Python前要了解什么自然语言处理技术？
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能相结合，研究计算机与人类自然语言之间的交互及处理的一门技术。在如今信息爆炸的时代，NLP已经成为日常生活中不可或缺的一部分。而Python作为一种流行且易于上手的程序设计语言，自学NLP时也已成为首选。在自学Python之前，了解以下NLP技术将有助于学习和应用这门技术。
1. 语言模型（Language Model）: 语言模型是NLP中的核心概念之一，它用于预测给定序列的下一个单词或者字符。了解语言模型的基础概念和常用的建模方法，如n-gram模型和神经网络模型，将为学习Python编程提供基础。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）: 词性标注是给文本中的每个词汇分配一个词性标签的过程。掌握常用的词性标记集合和常见的词性标注算法，如HMM和最大熵模型，在进行文本处理时将有助于正确理解和处理文本。
3. 命名实体识别（Named Entity Recognition）: 命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体名词，如人名、地名、机构名等。了解命名实体识别的原理和常用的方法，如基于规则的模型和基于统计的模型，能够帮助解决文本中实体识别的问题。
4. 句法分析（Parsing）: 句法分析是指将句子结构进行语法分析，以便获得句子的句法结构。掌握常见的句法分析方法，如依存句法分析和短语结构句法分析，将帮助处理复杂文本的结构和语义。
5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）: 语义角色标注是指对句子中的谓词和论元进行标注，以表示论元和谓词之间的语义角色关系。了解语义角色标注的常用方法和常见的数据集，将为设计和实现语义角色标注器提供指导。
6. 文本分类（Text Classification）: 文本分类是指将文本分为预定义类别的任务。学习常见的文本分类算法和技术，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型，将有助于处理大规模文本分类问题。
7. 情感分析（Sentiment Analysis）: 情感分析是指从文本中判断情感倾向的任务。了解情感分析的基本原理和常用方法，如基于情感词典和基于机器学习的方法，将有助于处理和分析大量用户生成的文本数据。
掌握以上自然语言处理技术的基本原理和常见方法，将为学习Python编程提供宝贵的应用场景和练习机会。Python作为一种简洁且易于上手的编程语言，拥有丰富的NLP工具包和库（如nltk、spaCy和gensim等），可快速实现和应用这些NLP技术。通过自学Python和NLP的结合，你将能够在文本处理、信息抽取、智能问答等领域中解决实际问题，并将这些知识和经验应用到更广泛的行业中，如机器翻译、智能客服和舆情监测等。所以，在你自学Python之前，了解自然语言处理技术将为你的学习和发展提供巨大的帮助，也为你在行业中获得更多机遇和成就奠定基础。
