自然语言处理 (NLP) 是一门研究计算机与类语言交互的交叉学科。 其目的是让计算机能够理解、生成和分析类语言。 NLP 具有广泛的能力,包括:
1. 文本分类和聚类
将文本文档分配到预定义的类别,例如新闻、体育、商业
将文本文档分组为具有相似主题的聚类
2. 信息抽取
从文本中提取特定信息,例如姓名、日期、位置和事实
识别文本中的实体 (例如、公司、地点) 及其相互关系
3. 文本摘要
根据给定的文本生成较短、概括性的摘要
识别文本中的关键信息并以简洁的方式呈现
4. 机器翻译
将文本从一种语言翻译成另一种语言
自动生成流畅准确的译文
5. 对话系统
创建与类进行自然语言交互的系统
理解用户的意图,并提供信息或执行任务
6. 文本情感分析
检测和分析文本中的情感极性,例如积极或消极
识别作者对特定主题的态度
7. 命名实体识别
检测和分类文本中的实体,例如、地点、组织和日期
在文本中识别重要实体并了解它们之间的关系
8. 问答系统
回答基于自然语言查询的真实世界问题
从知识库中提取信息并将其以可理解的方式呈现
9. 文本生成
根据给定的提示或输入生成类可读的文本
生成摘要、产品描述、新闻文章等内容
10. 自然语言理解
深入理解文本的含义和结构
推断文本中隐含的信息,并进行复杂的推理
此外,NLP 还在不断发展,新的能力正在不断出现。 随着机器学习和深度学习技术的进步,NLP 的潜力在不断增。
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