自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何让计算机理解和生成人类语言。以下是关于自然语言处理的一些基础概念：

基础概念

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词、短语或符号的过程。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为文本中的每个单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）：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织机构名等。
  • 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

应用场景

自然语言处理在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 搜索引擎：优化搜索结果，提高用户体验。
  • 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
  • 语音助手：理解用户的语音指令并执行相应的操作。
  • 聊天机器人：与用户进行自然语言对话。

相关资源

了解更多关于自然语言处理的信息，可以访问以下链接：

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NLP流程图