自然语言处理包含哪些技术

3.文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。 目前主流的技术都是基于统计机器学习的。 4.机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。

自然语言处理（NLP），如同智慧的翻译者，推动着AI的前沿发展。 其核心所在，是深入洞察语言的奥秘，包括词法分析的形与义、句法结构的编织、语用上下文的考量，以及语境的延展理解。 如今，AI的驱动引擎不仅依赖于规则模型，更是聚焦于数据驱动和深度神经网络的革新力量。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。 1、标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。 这个步骤并非看起来那么简单。

自然语言处理涵盖了语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等多个方面。 语音识别技术使计算机能够识别语音并将其转换为文本，在智能语音助手、智能音箱、智能家居控制等场景中有广泛应用。 语音合成技术则使计算机能够生成语音，在语音助手、智能家居、汽车导航系统等场景中有广泛应用。