自然语言处理过程有哪些层次结构（自然语言处理过程的五个层次）

自然语言处理_一般处理流程

自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。

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 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。

自然语言处理的工作包括：句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

通常的自然语言处理任务可从「分词」—「构建特征」—「训练模型」—「分类或预测应用」。以上流程中，除了分词外，与机器学习通常流程一样。英文一个个单词本身就是分开的，是不需要分词的。

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。

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。

给定一个词汇集合 V，对于一个由 V 中的词构成的序列S = w1， ··· ， wT ∈ Vn，统计语言模型赋予这个序列一个概率P(S)，来衡量S 符合自然语言的语法和语义规则的置信度。

NLP理解自然语言目前有两种处理方式：基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。

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。

简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。因此，在做统计前，需要先对原始数据进行预处理和归一化。

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

自然语言处理(英语：naturallanguageprocessing，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。