在自然语言处理（NLP）领域，算法是解锁文本智能的关键工具。首先不得不提的是 词袋模型（Bag of Words, BoW） 🗂️，它将文本转化为向量表示，便于机器理解。但BoW忽略了词语顺序，于是 TF-IDF 🔍 登场，通过统计词频和逆文档频率，突出重要词汇。
随着深度学习兴起，词嵌入模型 🌀 如Word2Vec和GloVe大放异彩，它们能捕捉词语间的语义关系。而近年来，Transformer架构 💻 成为NLP的明星技术，其自注意力机制（Self-Attention）让模型更高效地处理长文本。BERT、RoBERTa等预训练模型更是掀起热潮，通过大规模语料库微调，大幅提升任务性能。
此外，序列标注任务 ⚡ 常用的CRF（条件随机场）和LSTM（长短时记忆网络）也是经典选择，广泛应用于命名实体识别、情感分析等领域。未来，NLP算法还将不断进化，为人类与机器交流搭建更顺畅的桥梁！💬✨