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自然语言处理的基础知识

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是计算机科学

与语言学的交叉学科，致力于让计算机理解、处理自然语言(英语、

汉语等)，以便更好地与人交互通信。自然语言具有复杂性、多样

性、歧义性、非规则性等特点，因此，自然语言处理一直是计算

机科学家们研究的难点之一。

自然语言处理的基本任务

自然语言处理的任务包括但不限于：文本分类、语义分析、语

言生成、机器翻译、自动问答、信息检索、命名实体识别、情感

分析、语言模型、语音合成等。下面我们来分别介绍一下这些任

务的基础知识。

1.文本分类

文本分类，又称文本归类，是将文本进行分类，属于监督学习

任务。文本分类的具体实现方式有朴素贝叶斯、K-近邻、支持向

量机、神经网络等算法。文本分类的应用非常广泛，可以应用到

情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等场景。

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2.语义分析

语义分析是指对自然语言进行分析，理解其中表述的意思，从

而实现对意图的理解，包括实体识别、词义消歧、情感分析、语

法分析等。语义分析在聊天机器人、自动问答等场景中非常重要。

3.语言生成

语言生成是指输入一定的约束条件，生成一定的文本。例如，

输入“酸奶口味”和“添加花生碎”，系统可以生成“加了花生碎后酸

奶的口感更加丰富”。语言生成可以应用到自动写作、自动生成评

论等场景中。

4.机器翻译

机器翻译是指将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。机

器翻译的常见方法有统计机器翻译、基于规则的机器翻译、神经

网络机器翻译等。机器翻译的应用涉及到国际交流、跨境电商、

跨文化娱乐等各个领域。

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5.自动问答

自动问答是自然语言处理中经典的任务之一，它让机器能够理

解人类提出的问题，并给出合理的答案。自动问答的应用包括智

能客服、智能导购、智能语音助手等。

6.信息检索

信息检索是指根据用户特定的信息需求，在文本库中找到满足

用户需求的信息，例如，有哪些信誉好的足球投注网站引擎就是信息检索的一种形式。搜

索引擎通过分析用户查询的关键词，匹配文本库中的文档，返回

排名靠前的结果。信息检索在电子商务、在线教育、医疗健康等

领域都有广泛应用。

7.命名实体识别

命名实体识别是指在文本中识别出专有名词、地名、机构名等

实体信息。这个任务经常应用在信息抽取、机器翻译、命名实体

识别、智能推荐等领域。

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8.情感分析

情感分析是指对表达情感的自然语言文本进行分析，确定文本

的情感极性，如“正面情感”、“负面情感”或“中性情感”。情感分析

的应用包括电子商务、网络舆情分析、社交媒体分析等。

9.语言模型

语言模型是一种对自然语言的概率分布建模的方式，它可以帮

助计算机产生自然语言，了解文本的结构、关联性等。语言模型

的应用包括语音识别、机器翻译、文档生成等领域。

10.语音合成

语音合成是指将文本转为语音，是利用自然语言处理技术实现

的。语音合成可以应用到故事朗读、语音导航、智能客服等场景

中。

自然语言处理的发展历程

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