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，旨在让计算机理解和处理人类语言。NLP技术广泛应用于搜索引擎、语音识别、机器翻译、情感分析等领域。
NLP的基本任务
NLP的基本任务包括：
- 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或句子。
- 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：识别单词在句子中的词性。
- 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
- 句法分析（Syntactic Parsing）：分析句子的语法结构。
- 语义分析（Semantic Analysis）：理解句子的语义内容。
- 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
NLP的应用场景
NLP技术广泛应用于以下场景：
- 搜索引擎：通过NLP技术，搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，提供更准确的搜索结果。
- 语音识别：将人类的语音信号转换为计算机可以理解的文本或命令。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 聊天机器人：与人类用户进行自然语言对话。
相关资源
更多关于NLP的信息，可以参考以下资源：
NLP应用场景