计算机自然语言处理技术的知识点（计算机自然语言处理硕士）

自然语言处理基础知识

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。

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的jieba处理库为单词序列分配概率的模型就叫做语言模型。

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。

这是我在留学期间选修的课程：natura language process。这篇文章主要是为了大致的梳理这门课上的知识点，方便日后复习。因此，语言处理的主体对象是English。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。

1、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。

2、方式 1：传统机器学习的 NLP 流程方式 2：深度学习的 NLP 流程英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤自然语言处理（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。

3、没有比较就没有伤害。对于语言模型的评估，也需要有一个比较的对象。因此，要用两种方法建立不同的语言模型（当然也可以对比前人的工作成果）。

4、NLP ：自然语言处理，数据是文本。CV ：计算机视觉，数据是图像。

它的工作包括以下几个方面：分词：将一段语言文本划分成一个个有意义的单词。词性标注：确定每个单词在语言中的词性，例如动词、名词等。句法分析：分析语言文本的句子结构，包括主谓宾、定语从句等。

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。

自然语言处理包括内容如下：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。

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。

在语言自动处理的研究中，句法分析的研究是最为集中的，这与乔姆斯基的贡献是分不开的，主要方法有：断句结构语法、格语法、扩充转移网络、功能语法等。语法分析：将单词之间的线性次序变换成一个显示单词相关联的结果。

1、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。

2、文本分类与情感分析：自然语言处理技术可以对文本进行分类，如新闻文章分类、垃圾邮件过滤等。此外，情感分析能够识别和理解文本中的情感倾向，从而帮助企业了解用户对产品和服务的态度和情感。

3、自然语言处理技术的应用介绍如下：机器翻译每个人都知道什么是翻译：将信息从一种语言翻译成另一种语言。当机器完成相同的操作时，要处理的是如何“机器”翻译。

4、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。