自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些NLP技术的基本概述。

技术分类

  1. 文本预处理

    • 分词（Tokenization）
    • 去停用词（Stopword Removal）
    • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）

  2. 特征提取

    • 词袋模型（Bag of Words）
    • TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

  3. 语言模型

    • 隐马尔可夫模型（HMM）
    • 递归神经网络（RNN）
    • 长短期记忆网络（LSTM）

  4. 文本分类

    • 支持向量机（SVM）
    • 随机森林（Random Forest）
    • 深度学习模型

  5. 情感分析

    • 基于规则的方法
    • 基于机器学习的方法

应用场景

  • 搜索引擎优化
  • 机器翻译
  • 语音识别
  • 文本生成
  • 问答系统

NLP技术架构图

相关资源

更多关于NLP技术的详细信息和案例，您可以访问我们的NLP技术教程页面。

以上内容涵盖了NLP技术的基本概念和常见应用。希望对您有所帮助！