自然语言处理的基本任务有哪些举例说明问题（自然语言的处理有哪些主要任务）

自然语言处理(NLP)的基础难点:分词算法

1、结合方法1：将待切分字串的每个汉字用替代，以作为基元，利用语言模型选取全局最优(生成式模型)。

2、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。

3、一般在搜索引擎中，构建索引时和查询时会使用不同的分词算法。常用的方案是，在索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，在查询的时候使用粗粒度的分词以保证精度。

4、词义的消歧许多字词不单只有一个意思，因而我们必须选出使句意最为通顺的解释。

5、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。

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。

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。

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。

1、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。

2、自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。

3、循环神经网络：处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。但是很快被经典的LSTM取代卷积神经网络：应用于文本的卷积神经网络只在两个维度上工作，其中滤波器（卷积核）只需要沿着时间维度移动。

4、NLP ：自然语言处理，数据是文本。CV ：计算机视觉，数据是图像。

5、自然语言处理的应用如下：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。

6、以下就是处理文本任务的几大主要步骤：数据收集获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

一般处理流程语料获取 - 文本预处理 - 特征工程 - 特征选择语料获取即需要处理的数据及用于模型训练的语料。数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。

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。

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。

文档的预处理通常是将拿到的语料做去除标点符号、停用词、数字等处理，去除自然语言无关内容，加快计算机计算和模型生成速度。在完成以上处理后，可将文档做分词处理，再将词作编码处理即可。

开始看NLP里面最简单的应用，句子相似度计算的任务（个人感觉从易到难的学习会比较容易上手）。