自然语言处理主要任务有哪些（自然语言处理的主要任务）

自然语言处理_一般处理流程

录入文本使用计算机处理自然语言，首先要做的是将语言录入处理程序，其实大部分都是将普通的文本写入你的处理程序，使用变量将文本保存。

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。

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。

1、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。

2、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。

3、自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术。

4、机器翻译、智能人机交互、阅读理解和机器创作都属于自然语言处理技术的应用领域。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。

5、自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。

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。

GPT还通过无监督方式进行的大规模预训练，并利用fine-tuning技术对不同的NLP任务进行微调。

例如，在「I found my wallet near the bank」一句中，NLP 的任务是理解句尾「bank」一词指代的是银行还是河边。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。