自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使得计算机能够理解和生成人类语言。以下是一些关于NLP基础知识的要点：

常用术语

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个单词分配正确的词性。
  • 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
  • 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

工具和库

  • NLTK：一个用于自然语言处理的Python库。
  • spaCy：一个高性能的NLP库，支持多种语言。
  • TensorFlow：一个用于机器学习的开源库，也提供了NLP相关的功能。

实践案例

自然语言处理应用案例展示了NLP在实际中的应用，例如聊天机器人、机器翻译和语音识别。

相关资源

![NLP流程图](https://cloud-image.ullrai.com/q/NLP_Process_Flow Diagram_/)

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