nlp自然语言处理涉及哪些技术

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作者
筋斗云
阅读量:7

NLP自然语言处理涉及以下技术:

  1. 分词(Tokenization):将文本分割成词语或符号的过程。

  2. 词性标注(Part-of-Speech Tagging):为每个词语标注其在句子中的词性。

  3. 命名实体识别(Named Entity Recognition):识别文本中的人名、地名、机构名等特定命名实体。

  4. 语言模型(Language Modeling):建立句子或文本的概率模型,用于自动纠错、自动补全等任务。

  5. 句法分析(Syntactic Parsing):分析句子的语法结构,包括短语结构分析和依存关系分析。

  6. 语义角色标注(Semantic Role Labeling):识别句子中的谓词-论元结构,并为论元标注语义角色。

  7. 情感分析(Sentiment Analysis):判断文本中的情感倾向,如正面、负面或中性。

  8. 机器翻译(Machine Translation):将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。

  9. 问答系统(Question Answering):根据用户提出的问题,从文本中寻找并提供答案。

  10. 文本分类(Text Classification):将文本划分到预定义的类别中。

  11. 文本生成(Text Generation):生成符合语法和语义规则的文本,如文本摘要、文章创作等。

  12. 信息抽取(Information Extraction):从文本中提取结构化的信息,如实体关系、事件等。

  13. 对话系统(Dialogue System):实现与用户进行自然的语言交互,完成任务或提供信息。

  14. 文本聚类(Text Clustering):将文本按照相似度进行聚类,发现其中的模式和结构。

  15. 文本生成(Text Generation):使用NLP技术生成具有语法和语义规则的文本。

以上只是NLP涉及的一些常见技术,实际上NLP领域还有许多其他的技术和方法。

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