常见NLP任务

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作者
筋斗云
阅读量:6

常见的NLP任务包括:

  1. 文本分类:将文本分为不同的预定义类别,例如情感分析、垃圾邮件分类等。

  2. 命名实体识别:识别文本中的实体,如人名、地名、组织名等。

  3. 信息抽取:从结构化或非结构化文本中提取出特定的信息,如提取出发站和终点站等。

  4. 语言模型:预测下一个单词或句子的概率。

  5. 机器翻译:将一种语言的文本翻译成另一种语言。

  6. 文本生成:生成具有一定逻辑和语法的新文本,如对话系统的回答生成。

  7. 摘要生成:从一篇文本中生成一个简短的摘要。

  8. 问答系统:回答用户提出的问题,如智能助手、知识图谱问答等。

  9. 文本聚类:将文本分为相似的群组。

  10. 情感分析:分析文本的情感倾向,如积极、消极或中性。

  11. 语义角色标注:标注句子中的语义角色,如谓词的论元。

  12. 信息检索:根据用户的查询,从大规模文本库中检索相关的文档。

  13. 依存句法分析:分析句子中词与词之间的依存关系。

  14. 文本配对:判断两个文本之间的关系,如相似度、匹配程度等。

  15. 拼写纠错:根据上下文语境,纠正拼写错误的单词。

这只是一些常见的NLP任务,实际上NLP涉及的任务非常广泛,随着技术的不断发展,还会涌现出更多新的任务。

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