自然语言处理基础知识
1、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
2、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。
3、自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
自然语言处理有哪些应用
机器翻译、智能人机交互、阅读理解和机器创作都属于自然语言处理技术的应用领域。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，涵盖了多个应用领域。
自然语言处理的重要应用如下：机器翻译。机器翻译（Machine Translation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式 或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。
自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。
总之，自然语言处理技术在商业领域有着广泛的应用，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等，能够帮助用户更好地理解和使用自然语言，并帮助企业更好地了解客户需求和情绪，提高客户体验。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。
自然语言理解（Natural Language Understanding，简称 NLU）是自然语言处理领域的一种技术，其目的是使计算机能够理解人类语言的语义。它在多个领域中有着广泛的应用。问答系统： 它能够识别用户的问题并回答相应的答案。
自然语言处理的应用有哪些
自然语言处理的重要应用如下：机器翻译。机器翻译（MachineTranslation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。
自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。
自然语言处理(NLP)有多种商用用途。语音识别：在智能语音助手、智能音箱、智能家居控制等场景中，语音识别技术可以帮助用户通过语音与设备进行交互。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。
自然语言理解（Natural Language Understanding，简称 NLU）是自然语言处理领域的一种技术，其目的是使计算机能够理解人类语言的语义。它在多个领域中有着广泛的应用。问答系统： 它能够识别用户的问题并回答相应的答案。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。
自然语言处理的一般步骤
自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。
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。
数据预处理 在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备 数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。
NLP ：自然语言处理，数据是文本。CV ：计算机视觉，数据是图像。
NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。
使用数据驱动的方法对自然语言处理NLP模型进行改进和优化的一般步骤如下：确定优化目标：明确优化目标，例如提高准确率、提升处理速度等。收集和准备数据集：选择适当的数据集来测试和验证模型性能。
白话自然语言处理(2)——文本分类
话说两年前我一脸蒙圈地开始了自己文本挖掘的职业生涯，领导给我的第一个任务就是文本分类任务。小伙伴手把手教我怎么来做一个三分类任务，上手还挺快，正能量爆炸，原来这就自然语言处理，也没有那么复杂吗？无知者无畏。
文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
通常情况下，自然语言处理的整体技术框架可表示为如下图所示。由图可知，自然语言处理可以大致分为底层技术和应用技术。底层技术主要是为了后续各种各样的任务做预处理。而应用技术主要解决的是某个具体的任务需求。
对应的2-gram模型为：其他的话本质上还是和词袋模型相同：N-gram模型的缺点是会造成更高的时空开销，维度也更加稀疏了。 关于N-gram在语言模型上的知识以后再表。
还没有评论，来说两句吧...