自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。以下是一些重要的自然语言处理概念：
1. 分词（Tokenization）
分词是将文本分割成单词或短语的步骤。例如，将“我喜欢机器学习”分词为“我”、“喜欢”、“机器”、“学习”。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）
词性标注是指为句子中的每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。这对于理解句子的结构和含义非常重要。
3. 句法分析（Parsing）
句法分析是指分析句子的语法结构，以确定单词之间的关系。例如，确定“我喜欢机器学习”是一个主谓宾结构。
4. 意图识别（Intent Recognition）
意图识别是指识别用户输入的文本或语音的意图。例如，识别用户询问天气的意图。
5. 语义理解（Semantic Understanding）
语义理解是指理解文本的含义，而不仅仅是字面意思。这对于构建能够真正理解用户需求的智能系统至关重要。
6. 机器翻译（Machine Translation）
机器翻译是指使用计算机将一种语言翻译成另一种语言的技术。
7. 文本生成（Text Generation）
文本生成是指生成具有特定风格或目的的文本。例如，生成新闻报道或生成对话。
NLP 概念图
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