自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够理解和处理人类语言。本教程将为您介绍NLP的基本概念和常用技术。

什么是NLP？

NLP是研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它包括文本分析、语音识别、机器翻译等多个方面。

NLP的基本任务

NLP的主要任务包括：

  • 文本分类：将文本数据分类到预定义的类别中。
  • 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

NLP常用技术

以下是一些常用的NLP技术：

  • 词袋模型：将文本表示为单词的集合。
  • TF-IDF：一种用于文本分类和聚类的方法。
  • 词嵌入：将单词映射到向量空间，以便进行更复杂的文本分析。
  • 递归神经网络（RNN）：一种用于处理序列数据的神经网络。

扩展阅读

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NLP技术