自然语言处理（NLP）技术图谱展示了自然语言处理领域中各种技术和方法的相互关系。以下是一些核心技术和它们的应用：
- 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。
- 词性标注（POS Tagging）：识别每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。
- 命名实体识别（NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。
- 情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
NLP 技术图谱
如果您想了解更多关于自然语言处理的信息，可以访问我们的 NLP 深度学习教程。
- 深度学习（Deep Learning）：在 NLP 中，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被广泛应用于文本处理。
- 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）：如 BERT、GPT，这些模型在大量文本上进行预训练，可以用于各种 NLP 任务。
深度学习在 NLP 中的应用
- 对话系统（Dialogue Systems）：用于构建智能对话系统，如聊天机器人。
- 文本生成（Text Generation）：包括摘要生成、故事生成等。
对话系统示例