自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。以下是一些NLP的基础概念。
关键概念
- 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语的过程。
- 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（Syntactic Parsing）：分析句子结构，确定词语之间的语法关系。
- 语义分析（Semantic Analysis）：理解句子或文本的意义。
- 实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。
实例
假设我们有一个关于狗的文本：
"我的宠物是一只可爱的金毛犬，它非常聪明。"
通过NLP技术，我们可以对这段文本进行分析：
- 分词：我的/宠物/是/一只/可爱的/金毛犬/，它/非常/聪明/。
- 词性标注：我/代词/、宠物/名词/、是/动词/、一只/量词/、可爱的/形容词/、金毛犬/名词/、，/标点符号/、它/代词/、非常/副词/、聪明/形容词/。
- 句法分析：这是一个简单的主谓宾句，其中“我”是主语，“宠物是一只金毛犬”是谓语，“它非常聪明”是宾语补足语。
- 语义分析：这段文本描述了“我”的宠物是一只金毛犬，它非常聪明。
扩展阅读
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