自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解和处理人类语言。以下是一些NLP的基本概念：
1. 词汇（Vocabulary）
词汇是NLP的基础，它包括了所有用于构建文本的单词和短语。在NLP中，词汇的识别和分类非常重要。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）
词性标注是指给文本中的每个词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。这对于理解句子的结构和意义至关重要。
3. 句法分析（Syntactic Parsing）
句法分析是解析句子结构的过程，它涉及识别句子中的语法成分，如主语、谓语、宾语等。
4. 意图识别（Intent Recognition）
意图识别是指从用户的输入中识别出用户的意图或目的。这在聊天机器人等应用中尤为重要。
5. 情感分析（Sentiment Analysis）
情感分析是指识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
6. 文本分类（Text Classification）
文本分类是将文本分配到预定义的类别中，如垃圾邮件检测、新闻分类等。
7. 机器翻译（Machine Translation）
机器翻译是指使用计算机将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
8. 问答系统（Question Answering）
问答系统是指从大量文本中自动回答用户提出的问题。
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