作者：哈叔柳 | 发布日期：2024-09-28 12:51:04
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的内容和方法包括以下几个方面： 1. 语言模型：对自然语言的语言学规则进行建模，例如语法、语义、词汇等方面，以便计算机能够理解和生成语言。2. 分词：将连续的自然语言文本划分成有意义的语言符号序列，例如汉语的分词就是将一句话划分成若干个词。3. 词性标注：对自然语言文本中的每个词进行词性标注，例如词性为名词、动词、NLP(自然语言处理)涵盖了以下内容： 分词(Tokenization):将文本拆分成单个词语或标记的过程。词性标注(Part-of-speech tagging):为词语标注其词性，例如名词、动词、形容词等。命名实体识别(Named Entity Recognition):识别文本中的命名实体，例如名、地名、组织机构等。句法分析(Parsing):分析句子的语法结构，确定词与词之间的关系
除了上述提到的内容，自然语言处理还包括以下内容：文本生成（Text 在自然语言处理域中，还有一些重要的任务和技术，如下：语言模型微调（自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的内容涵盖以下几个方面： 词法分析(Lexical Analysis):将输入的自然语言文本分成单词(Tokenization)并对每个单词进行词干提取(Stemming)和词形还原(Lemmatization),以便进行处理
工智能重磅核弹，自然语言处理GPT-3！，自然语言处理如何实现对话机器？，自然语言处理-什么是命名实体识别？，自然语言处理-如何判断新闻内容的常见的自然语言处理任务： 文本/文档分类： 文本分类是最基本的NLP 任务之一，包括根据内容为文本分配类别(标签)。词性标注： 这是重要的文本预处理步骤之一。