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2023-09-16 10:16:18
自然语言处理是人工智能的一个细分领域,涵盖了多个学科的一个系统化的大型工程。除了包含常见的分词、分句、分段、词目计算、词类标注、有限状态自动机、隐马尔可夫模型等基础的计算机理论知识外,还包含了语音学、语言学、心理学、统计学、脑科学等多个领域的学科知识。
NLP的发展历程主要包括:经验语义方法、基于规则的方法、基于统计的方法、理性语义方法、深度学习等。当前NLP的发展现状主要包括:Word Embeddings、Seq2Seq Models、Attention、Transformer、Memory-based Neural Network、Pretrained Language Modes等。
NLP的知识体系非常多,主要涉及自然语言场景问题、算法如何应用到解决这些问题等方面。
自然语言的理解层次,一般分为:语音分析、词法分析、句法分析、语义分析、语用分析。句法分析、话语分割、指代消解等方面是语义识别中的重要研究领域。
NLP面临的挑战主要包括:场景的困难、语言的多样性、多变性、歧义性、学习的困难、语料的困难等。NLP的发展空间非常大,未来随着NLP技术的不断进步,将具有大规模的市场需求和可扩展的巨大市场空间。
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