自然语言处理大致流程

在自然语言处理的一般步骤中，第一步确实是语料预处理。 语料预处理在自然语言处理（NLP）中扮演着至关重要的角色，它是整个NLP流程的开端，为后续的任务如文本分析、情感分析、机器翻译等奠定了坚实的基础。 预处理的主要目的是将原始文本数据转换成一种更标准化、更易于分析的格式。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。 2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。

自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。 NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。 而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。 但是，这二者仍有不同。

NLP ：自然语言处理，数据是文本。 CV ：计算机视觉，数据是图像。 两者属于不同的领域，在遇到这个问题的时候，我也是犹豫了很久，想了很多，于是乎得出一个结论: 都是利用深度学习去解决现实世界存在的问题，离开了CV，NLP存活不了；离开了NLP，CV存活不了。