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。
AI技术之自然语言处理(NLP)如何应用(人工智能与自然语言处理)
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。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。
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。
NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。
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。随着技术的不断发展，自然语言处理在文本处理、信息抽取、机器翻译等方面取得了显著进展。
但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。
自然语言处理中的N-Gram模型详解
N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。
在自然语言中，我们的目标是对句子理解，对句子生成。但是由于计算机对电脑理解有一些障碍：模糊、不确定、不完整等。 我们在这里简单介绍语法树Syntax Tree和语言模型。
该方法针对的问题是： 在文本中刚刚出现过的一些词在后边的句子中再次出现的可能性往往较大，比标准 的 n-gram 模型预测的概率要大。
概率替代n-gram 概率，而这种替代需受归一化因子 的作用。对于每个计数 r 0 的n元文法的出现次数减值， 把因减值而节省下来的剩余概率根据低阶的(n-1)gram 分配给未见事件。
也即是说，在训练 n-gram 模型时， 对于每个句子，分别在开头和结尾填充n-1个。从而保证在计算perplexity的时候能够正确地从第一个单词开始计算。这也是为什么前面 sentence segmentation 的时候要将句子区别存储的原因。
智慧交通实训实验
1、智能交通实训室是智能交通技术运用专业实训教学的重要组成部分，其建设应结合目前专业的人才培养目标、课程体系、师资团队、实训大纲及学生学情等情况进行整体规划。
2、智慧交通山西省实验室项目地址在山西省示范区太原学府园区南中环街529号B座。
3、主要专业课程与实习实训：专业基础课程：电工电子技术、网络和通信技术、程序设计基础、智能交通系统概论、交通工程技术、交通地理信息系统、交通环境感知技术。
4、)交通灯控制界面： 通过触摸屏上启动、停止按钮来实现对交通信号灯的控制，时间框显示各个路口信号灯的亮灯倒计时间。 2)交通灯控制程序： 实训三 运动小车的多段速控制实验 实训目的： 设计小车的多段速控制系统。
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