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，它涉及到机器理解和生成人类语言的技术。以下是一些 NLP 基本概念：

1. 语言模型

语言模型是用来预测下一个单词或者下一个词组的概率分布的模型。它是 NLP 中的基础，例如：

  • N-gram 模型：基于 N 个连续单词的统计模型。
  • 神经网络模型：如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

2. 词性标注

词性标注是指为句子中的每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。这对于理解句子的语义非常重要。

3. 句法分析

句法分析是解析句子结构的过程，它可以帮助我们理解句子的语法和语义。常用的句法分析方法有：

  • 基于规则的方法：使用一组规则来分析句子结构。
  • 基于统计的方法：使用统计模型来预测句子结构。

4. 信息提取

信息提取是指从非结构化文本中自动提取结构化信息的过程。常见的应用包括：

  • 实体识别：识别文本中的实体，如人名、地点、组织等。
  • 关系抽取：识别实体之间的关系。

5. 机器翻译

机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的过程。目前，机器翻译技术已经非常成熟，可以应用于多种场景。

扩展阅读

NLP 模型架构图