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，它使计算机能够理解和生成人类语言。以下是一些 NLP 技术的基础概念和常用方法。

基础概念

  • 语言模型（Language Model）：用于生成和预测文本的模型，例如，基于统计的 N-gram 模型。
  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词、短语或字符的过程。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为文本中的每个词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
  • 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。

常用方法

  • 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
  • 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 文本摘要：生成文本的简短摘要。
  • 问答系统：根据用户的问题提供答案。

实践案例

想要了解更多关于 NLP 技术的实践案例，可以参考我们的 NLP 应用案例。

图片展示

中心位置展示一个与 NLP 相关的图片：

NLP 模型

以上就是关于 NLP 技术入门的基础知识。希望对你有所帮助！