自然语言处理遇到的问题有什么（自然语言处理的主要难点不包括哪两项）

NLP的任务

1、实体识别：在文本中标注实体（如人名、地名、组织机构等）可以帮助模型识别和提取关键信息。这对于许多NLP任务（如命名实体识别、信息抽取等）至关重要。

2、nlp该任务是输入两个序列，输出一个类别的问题。立场侦测一般用在事实侦测(VeracityPrediction)任务里面。

3、它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。2018年，GPT-1诞生，这一年也是NLP（自然语言处理）的预训练模型元年。性能方面，GPT-1有着一定的泛化能力，能够用于和监督任务无关的NLP任务中。

自动计算需要解决的基本问题是：数据和计算规则的表示、计算规则的自动存储和计算规则的自动执行。计算工具是指从事计算所使用的器具或辅助计算的实物。人们从数学产生之日，便不断寻求能方便进行和加速计算的工具。

自然语言处理技术自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和分析的技术。实现自然语言处理的关键是设计出有效的算法，以便理解和生成人类语言。自然语言处理技术在人工智能领域有着广泛的应用，如机器翻译、文本分类等。

问题一：自动计算的基本特征是什么自动地运行程序？，自动计算能在程序控制下自动连续地高速运算。

自动计算要解决的问题：数据的表示，计算规则的表示（程序），数据与计算规则的自动存储，计算规则的自动执行。

自动计算需要解决的基本问题是数据和计算规则的表示、自动存储和计算规则的自动执行。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

1、vocabulary1是一个类似内置类型dict字典的东西，字典强调键-值对，没有排列顺序。

2、里说gutenberg，你就将这个解压，将idle restart一下，再from nltk.book import *，然后这句错误提示里就会变成别的包，然后重复这个操作。

3、首先你要使用书籍、课程、视频来学习 Python 的基础知识[2]然后你必需掌握不同的模块，比如 Pandas、Numpy、Matplotlib、NLP (自然语言处理)，来处理、清理、绘图和理解数据。

4、Python有很多高级特性，开发效率很高，但是运行效率比较低，由于它提供了用C语言扩展本身的能力，所以Python可以做很多事情；如果你尚不具备快速开发能力，学个Python也不错，当然，Ruby、Java什么的，也是可以的。

5、把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。

6、Python编程是一个十分系统的技术体系，有时候光靠看书和网上的视频，只能是一知半解，遇到问题，没有人给你讲解其中的原理和流程，那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。