目录1.2中文自然语言处理的特殊性1.1自然语言处理的概念.pptxVIP

目录1.2中文自然语言处理的特殊性1.1自然语言处理的概念与任务任务1-1：初步认识NLP并加载文本数据任务1-2：中文分词实验，体会中文处理难点任务1-3：基于规则的情感分析入门实践。

明确自然语言处理的基本概念熟悉自然语言处理的常见任务类型理解中文文本与其他语言文本的差异掌握中文自然语言处理特殊难点的成因了解自然语言处理在各领域的具体应用方式明白不同应用场景的技术需求差异能够清晰阐述自然语言处理的范畴能举例说明不同任务的应用场景学习目标能够分析中文文本特点对处理技术的影响能初步提出应对中文处理挑战的思路能够针对特定场景分析所需的自然语言处理技术能评估自然语言处理技术在应用中的效果

1.1自然语言处理的概念与任务

41.1自然语言处理的概念与任务1.1.1自然语言处理的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能与语言学领域的重要研究方向，致力于使计算机能够理解、分析、生成和处理人类使用的自然语言，实现人机之间的语言交互。作为人工智能中最贴近人类语言认知的子领域，NLP赋予计算机“读、听、写、说”的能力，是构建智能系统（如有哪些信誉好的足球投注网站引擎、智能问答、对话机器人、文本摘要等）的核心支撑技术。一、自然语言处理的基本涵义自然语言是指人类在日常交流中自然使用的语言系统，如中文、英文、阿拉伯语等，与编程语言（如Python、Java）不同，其具有模糊性、歧义性、上下文依赖性强等特点。自然语言处理的目标，是让计算机能够以尽可能“接近人类理解”的方式处理语言输入，从而完成文本/语音的识别、分析、抽取、生成等任务。从技术路径上，NLP通常包括以下典型处理流程：

51.1自然语言处理的概念与任务二、自然语言处理的研究对象与任务边界NLP的研究对象主要包括：文本、语音、词汇、句子、篇章、上下文等语言单位；同时，它还关注如何通过算法和模型将这些语言单位映射为机器可理解的形式（如向量、图、概率分布）。其核心任务边界可从以下三个维度理解：语言理解（NaturalLanguageUnderstanding,NLU）：解析语言的结构和语义，如意图识别、情感分析、命名实体识别等；语言生成（NaturalLanguageGeneration,NLG）：将机器内部结构转换为自然语言，如文本生成、摘要生成、对话生成等；语言交互（DialogueQASystems）：基于用户输入进行连续对话或问答，如智能客服、聊天机器人等。

61.1自然语言处理的概念与任务三、NLP与其他学科的关系自然语言处理是一门典型的交叉学科，融合以下几个领域的知识与技术：相关领域关联内容说明语言学提供语言结构（语法、句法、语义）的基础理论支持机器学习提供语言建模、特征提取与任务优化的算法支撑信息检索提供文本匹配、查询排序与相关性建模方法认知科学为语言理解提供类人思维机制参考自然语言处理是人工智能实现“语言智能”的关键技术路径，它连接了符号世界（语言）与数值世界（计算），使得计算机能够以更自然、更智能的方式服务于人类。理解其基本定义与研究边界，有助于在后续学习中全面把握NLP各类任务模型与应用场景。

71.1自然语言处理的概念与任务1.1.2自然语言处理的主要任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）自然语言处理涵盖的任务种类繁多，既包括语言的理解，也包括语言的生成。这些任务广泛应用于有哪些信誉好的足球投注网站推荐、智能问答、内容生成、舆情分析等场景，是现代智能系统中不可或缺的关键模块。本节将围绕自然语言处理中的典型任务类型，介绍其功能目标、技术方法与应用价值，帮助学生构建完整的任务图谱与认知体系。一、典型任务分类与说明

81.1自然语言处理的概念与任务

91.1自然语言处理的概念与任务二、任务关系结构图（Mermaid）三、任务示例解析文本分类：将新闻标题“央行下调存款准备金率”自动判定为“财经类”；情感分析：对评论“这个手机电池续航太差了！”判定为“负面情绪”；机器翻译：将英文句子“Deeplearningispowerful.”翻译为“深度学习很强大。”；命名实体识别：从句子“马云在杭州创办了阿里巴巴”中抽取“马云-人名”，“杭州-地名”，“阿里巴巴-组织名”。自然语言处理任务横跨语言的结构分析、语义建模与语用推理等多个层面。理解这些任务的目标与联系，不仅有助于掌握NLP模型设计的基本思路，也为后续学习中文文本处理、场景建模与应用开发奠定坚实基础。

1.2中文自然语言处理的特殊性

111.2中文自然语言处理的特殊性1.2.1中文文本的结构特点（如无空格分词、语义丰富性等）自然语言处理在中文环境下面临一系列与英文等拼音文字不同的语言结构特点。中文作为表意文字，不仅在字词组织、语法规则、句法结构等方面具有独特