自然语言处理内容包括什么

自然语言处理是一门计算机科学领域，涉及计算机理解和操作人类语言的方式。 其目标是让计算机能够像人类一样理解、解读和生成文本。
内容包括：
1. 文本挖掘：
从文本中提取有意义的信息，如关键主题、实体和关系。
包括信息检索、文本分类和句法分析。
2. 情感分析：
分析文本以确定所表达的情绪或情感。
用于社交媒体监控、客户反馈分析和情感计算。
3. 机器翻译：
将文本从一种语言翻译成另一种语言。
利用神经网络和统计模型，随着数据集的增长而不断提高准确性。
4. 文本生成：
生成类似人类的文本，如摘要、文章和对话。
利用大型语言模型和生成对抗网络。
5. 语言建模：
了解自然语言的语法和语义规则。
用于预测词序、填充空白和生成流畅的文本。
6. 对话系统：
计算机与人类使用自然语言进行交互的能力。
包括聊天机器人、虚拟助理和语音控制系统。
7. 语音识别和合成：
计算机识别和生成人声。
用于语音转录、语音控制和音频内容分析。
8. 知识图谱：
组织和存储关于世界的结构化信息。
促进语义搜索、问答系统和推荐引擎。
9. 自然语言理解：
计算机对文本的深入理解，包括语义、语境和推理。
驱动高级 NLP 应用程序，如问答和对话式 AI。
10. 自然语言处理工具包：
提供用于 NLP 任务的预构建库和算法。
例如，NLTK、spaCy 和 Hugging Face Transformers。