自然语言处理基础

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及机器理解和生成人类语言的技术。以下是一些NLP基础概念的介绍。

核心概念

• 分词（Tokenization）：将文本分割成单词、短语或符号的过程。
• 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：识别文本中每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。
• 句法分析（Parsing）：分析句子结构，确定单词之间的关系。
• 语义分析（Semantic Analysis）：理解文本中单词和短语的意义。
• 实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。

应用场景

NLP技术在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
• 情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
• 聊天机器人：与人类用户进行自然语言对话。
• 语音识别：将语音转换为文本。

扩展阅读

想要了解更多关于NLP的信息，可以访问我们的自然语言处理教程。

NLP 概念图