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nlp自然语言处理包括有哪些内容

2023-10-08 20:09

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NLP(自然语言处理)涵盖了以下内容:
1. 分词(Tokenization):将文本拆分成单个词语或标记的过程。
2. 词性标注(Part-of-speech tagging):为词语标注其词性,例如名词、动词、形容词等。
3. 命名实体识别(Named Entity Recognition):识别文本中的命名实体,例如人名、地名、组织机构等。
4. 句法分析(Parsing):分析句子的语法结构,确定词与词之间的关系。
5. 语义角色标注(Semantic Role Labeling):为句子中的词语标注其在句子中的语义角色,例如施事者、受事者、时间等。
6. 情感分析(Sentiment Analysis):分析文本的情感倾向,判断其情感为积极、消极还是中性。
7. 机器翻译(Machine Translation):将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
8. 文本分类(Text Classification):将文本分为不同的类别,例如垃圾邮件分类、情感分类等。
9. 文本生成(Text Generation):使用模型自动生成文本,例如文章摘要、对话系统等。
10. 问答系统(Question Answering):根据问题自动从文本中提取答案。
11. 文本聚类(Text Clustering):将文本根据相似性进行聚类。
12. 文本摘要(Text Summarization):从大量文本中自动提取关键信息,生成文本摘要。
以上仅列举了一些常见的NLP任务,实际上NLP还涉及到很多其他任务和技术,例如语言模型、对话系统、信息抽取等。

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