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NLP技术介绍
- 语言分析技术
- 分词
- 词性标注
- 命令实体识别
- 句法分析
- 语义分析
- 文本处理技术
- 文本分类
- 文本聚类
- 情感分析
- 文本生成
- 机器翻译
- 对话系统与交互技术
- 聊天机器人
- 问答系统
- 语音识别与合成
- 知识图谱与语义理解技术
- 知识图谱
- 语义搜索
- 语义推理
- 深度学习与预训练模型
- 循环神经网络（RNN）及其变体
- Transformer架构与预训练模型
- 多模态融合
- 新兴技术与趋势
- 零样本学习
- 强化学习在NLP中的应用
- 多语言模型
- 可解释性与伦理问题
全称自然语言处理（（Natural Language Processing），旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。
语言分析技术
分词
- 概念：将文本字符串分割成单词、短语或符号。
- 应用：文本预处理、搜索引擎、机器翻译等
- 示例：将“我爱自然语言处理”分割为“我/爱/自然语言处理”。
词性标注
- 概念：确定每个单词的词性（如：名词、动词、形容词等）。这有助于理解句子结构和语法。
- 应用：语法分析、文本分析、信息抽取等。
- 示例：在句子“I like apples”中，标注为“I（代词）/ like（动词）/ apples（名词）”。
命令实体识别
- 概念：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名、日期等
- 应用：信息抽取、问答系统、文本挖掘等
- 示例：从句子“乔布斯在苹果公司工作”中识别出“乔布斯（人名）”和“苹果公司（组织名）”。
句法分析
- 概念：分析句子的语法结构，构建语法树，确定句子的主语、谓语、宾馆等成分。
- 应用：机器翻译、文本生成、语法检查等
- 示例：分析句子“The cat sat on the mat”的语法结构，构建语法树。