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。
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以上就是关于 NLP 技术入门的基础知识。希望对你有所帮助!