自然语言处理的主要任务

⓵自然语言处理过程中预处理的任务自然语言处理中预处理的任务是对原始文本数据进行清洗、变换和标准化，为后续的语言处理任务提供更合适的信息。
预处理是自然语言处理（NLP）中必不可少的一步，有助于提高后续任务的性能，例如情感分析、文本分类、机器翻译等。 以下是一些主要的预处理任务：
1文本清理：该过程的目的是去除不相关和冗余的信息，例如标点符号、数字、特殊字符等。 例如，当我们处理包含推文的数据集时，我们可能会从推文中删除URL、特殊符号和表情符号。
2分词：这个过程是将连续的文本分割成单独的单词或短语，这在处理非空间分隔的语言（例如中文）时尤其重要。 例如，句子“我喜欢自然语言处理”将被分割为“我”、“爱”、“自然语言”和“处理”。
3词性标记：此过程为文本中的每个单词分配词性（名词、动词、形容词等）。 这有助于我们理解句子中每个单词的作用。 例如，在“Thecatsatonthemat”这句话中，“cat”是名词，“sit”是动词。
4删除停用词：停用词是在语言中频繁出现但对于理解文本没有多大用处的单词，例如“的”、“是”、“在”等这些词在文本中大量存在，但通常不包含重要的语义信息。
5起始或词形还原：此过程旨在将单词恢复到其原始或基本形式。 例如，“running”、“runs”和“run”都可以恢复为“run”。
上述所有预处理任务都有助于降低数据复杂性和噪声，使模型更好地理解和使用文本数据。 值得注意的是，预处理方法和技术可能会根据应用程序和语言的不同而有所不同，因此在处理这些问题时灵活性和创造性非常重要。

⓶自然语言处理的工作包括自然语言处理工作包括：
1．句法和语义分析：对于给定的句子，执行分词、词性标注、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。
2。 信息提取：从给定文本中提取重要信息，如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等。 简单来说，这意味着了解谁对谁做了什么、何时、为什么以及会产生什么后果。 这涉及到实体识别、时序提取、因果关系提取等关键技术。
3。 文本挖掘（或称文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息提取、摘要、情感分析以及提取信息和知识的交互式可视化和表达界面。 当前的主导技术基于统计机器学习。
4。 自动翻译：自动翻译输入源语言的文本以获取另一种语言的文本。 根据输入媒介的不同，可细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图文翻译等。 机器翻译已经逐渐形成了比较严谨的方法体系，从最初的基于规则的方法，到二十年前基于统计的方法，再到现在基于神经网络的方法（编码-解码）。
5。 信息检索：大规模索引文档。 您可以简单地为文档的单词分配不同的权重来创建索引，也可以使用技术1、2和3创建更深的索引。 查询时，对输入的查询表达式（例如搜索词或短语）进行解析，然后在索引中找到匹配的候选文档，然后根据机制排序对候选文档进行排序，最后得到得分最高的文档被展示。
6。 问答系统：对于用自然语言表达的问题，问答系统会给出精确的答案。 有必要对自然语言查询语句进行一定程度的语义分析，包括实体链接、识别关系、形成逻辑表达式。 然后，在知识库中搜索可能的答案，并通过排序机制找到最佳答案。
7。 对话系统：系统通过一系列对话与用户讨论、响应并完成某项任务。 这涉及理解用户意图、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理和其他技术。 此外，为了体现语境相关性，有必要能够组织多轮对话。 同时，为了体现个性化，需要开发用户画像以及基于用户画像的个性化响应。