自然语言处理基础概念、任务、应用及实践步骤

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2023-09-09 02:18:28

自然语言处理基础概念

NLP是指在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。为了能够分析和利用非结构化数据中的文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信息,并加以利用。

自然语言处理的2大任务

NLP有2个核心的任务:自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。

自然语言理解(NLU)

自然语言理解就是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力。但是由于自然语言在理解上有很多难点,如语言的多样性、歧义性、鲁棒性、知识依赖和上下文等,所以NLU是至今还远不如人类的表现。

自然语言生成(NLG)

NLG是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟,将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式,如文章、报告等。

自然语言处理的4个典型应用

NLP的4个典型应用是情感分析、聊天机器人、语音识别和机器翻译。

自然语言处理的6个实践步骤

NLP的6个实践步骤包括分词、词干提取、词形还原、词性标注、命名实体识别和分块。

分词-Tokenization

分词是将文本划分为一个个词语的过程,是自然语言处理的基础步骤。

词干提取-Stemming

词干提取是将词语的词根提取出来的过程,可以将不同的单词还原为同一词干,便于后续处理。

词形还原-Lemmatization

词形还原是将各种词形还原为词汇的原型,便于后续的词性标注和命名实体识别。

词性标注-PartsofSpeech

词性标注是将每个词语的词性进行标注,便于后续的命名实体识别和分块等处理。

命名实体识别-NER

命名实体识别是识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体,便于后续的分析和处理。

分块-Chunking

分块是将文本划分为一个个逻辑块的过程,便于后续的分析和处理。

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