自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够理解和生成人类语言。以下是一些常见的NLP术语及其解释：

常见术语

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语的步骤。
  • 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、地名、组织名等。
  • 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。

图片示例

分词：将句子“我爱北京天安门”进行分词，结果为“我”，“爱”，“北京”，“天安门”。

Tokenization Example

词性标注：在句子“我爱北京天安门”中，"我"是代词，"爱"是动词，"北京"是名词，"天安门"是专有名词。

Part-of-Speech Tagging Example

扩展阅读

想了解更多关于NLP的知识？请访问我们的自然语言处理教程页面。

注意事项

在进行NLP处理时，请确保遵守相关法律法规，不涉及敏感内容。