自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解和处理人类语言。以下是一些 NLP 的基本概念和理论。

1. 语言模型

语言模型是 NLP 的核心部分，它用于预测下一个词或短语。常见的语言模型包括：

  • N-gram 模型：基于历史 N 个词的概率来预测下一个词。
  • 神经网络模型：如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

2. 词嵌入

词嵌入（Word Embedding）将词汇映射到连续的向量空间中，使得语义相似的词在空间中距离较近。常见的词嵌入方法包括：

  • Word2Vec：通过训练神经网络来学习词嵌入。
  • GloVe：通过全局词汇向量来学习词嵌入。

3. 分词

分词是将连续的文本分割成有意义的词语序列。常见的分词方法包括：

  • 基于规则的分词：根据词法规则进行分词。
  • 基于统计的分词：根据统计信息进行分词。

4. 词性标注

词性标注（Part-of-Speech Tagging）是对文本中的每个词进行词性分类。常见的词性标注方法包括：

  • 基于规则的方法：根据词法规则进行标注。
  • 基于统计的方法：根据统计信息进行标注。

5. 句法分析

句法分析（Syntactic Parsing）是对句子结构进行分析，确定词语之间的关系。常见的句法分析方法包括：

  • 基于规则的方法：根据句法规则进行分析。
  • 基于统计的方法：根据统计信息进行分析。

6. 实体识别

实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是从文本中识别出具有特定意义的实体。常见的实体识别方法包括：

  • 基于规则的方法：根据实体定义进行识别。
  • 基于统计的方法：根据统计信息进行识别。

7. 情感分析

情感分析（Sentiment Analysis）是对文本中的情感倾向进行分类。常见的情感分析方法包括：

  • 基于规则的方法：根据情感词典进行分类。
  • 基于统计的方法：根据情感分布进行分类。

扩展阅读

想要了解更多关于 NLP 的知识，可以访问我们的 NLP 教程 页面。

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