自然语言处理技术有哪些类型的

NLP 涵盖了广泛的技术，用于理解和处理人类语言。 主要类型包括：
1. 文本挖掘
从非结构化文本中提取有价值的信息
包括：
分词
文本分类
命名实体识别
2. 自然语言生成 (NLG)
从结构化数据生成人类可读的文本
包括：
模板填充
神经语言模型
基于规则的系统
3. 自然语言理解 (NLU)
理解人类语言的含义
包括：
词法分析
句法分析
语义分析
4. 对话系统
允许用户与计算机进行自然语言交互
包括：
聊天机器人
虚拟助手
自然语言接口
5. 机器翻译 (MT)
将文本从一种语言翻译成另一种语言
包括：
基于规则的 MT
统计 MT
神经 MT
6. 文本摘要
从大文本中生成简短、有意义的摘要
包括：
抽取摘要
抽象摘要
7. 情感分析
从文本中识别和理解情绪
包括：
词典方法
机器学习方法
8. 语言建模
学习语言的统计特性
包括：
n 元语法
神经语言模型
9. 词嵌入
将单词表示为向量，从而捕获其含义和上下文
包括：
Word2Vec
GloVe
10. 神经网络
复杂的人工智能模型，擅长处理 NLP 任务
包括：
递归神经网络 (RNN)
长短期记忆 (LSTM)
Transformer