自然语言处理（NLP）是一种自动分析和表达人类语言的过程。自然语言处理试图捕捉自然语言并使用规则和算法进行计算机处理。 NLP 使用不同类型的机器学习 （监督机器学习和无监督机器学习） 基于统计模型和向量空间分析来是自然语言识别文本和口语的内容和结构。较新的 NLP 方法还使用通过半监督或弱监督机器学习的强化学习来处理文本生成和标记方法。
换句话说，自然语言处理( NLP) 是分 whatsapp 筛查 析文本、建立词语关系、理解词语含义以及更好地理解词语含义以生成信息、知识或新文本的过程。
自然语言处理可用于以下应用领域：
- 语音识别（文本转语音、语音转文本）
- 将先前捕获的语 伦敦首相：狮子窝 音分割成单个单词、句子和短语。
- 识别单词的基本形式并捕捉语法信息
- 认识句子中单个单词的功能（主语、动词、宾语、冠词等）
- 提取句子的含义以及句子或短语的部分含义，例如形容词短语（例如，too long）、介词短语（例如，to the river）或名词短语（例如，the too long party）
- 识别句子上下文、句子关系和实体。
自然语言处理可用是自然语言于语言 文本分析、情绪和观点分析（情感分析）、翻译以及语言助手、 聊天机器人 和底层问答系统。
自然语言处理的流程和核心组件
总体来说，NLP gobe 的功能可以分解为以下几个过程步骤：
- 数据提供
- 数据准备
- 文本分析
- 文本丰富
传统上，该过程首先通过由多个 迴聲資料庫 文档组成的文本语料库提供数据。它们至少由一个单词组成，但通常由几个句子组成。例如，文本语料库将是有关 SEO 主题的所有相关文档。单个文档由章节、段落和句子组成。然后将句子分解为每个句子的单独标记。以下是来自SEO 词汇表条目的一个例子：
各个标记保留在句子的是自然语言上下文中，以便保留它们之间是自然语言的关系。这保留了段落、句子和标记的语义关系。在数据准备过程步骤中 ，各个标记被赋予标签或注释。
带注释的文档可作为进一步准备措施的基础，例如文本嵌入或实体的识别和解释（实体识别）。
然后，在下一步中，可以将模型应用到准备好的文档中。这些语言模型是基于机器学习或训练数据学习的。在此过程步骤中，训练数据被分成标记，分配到词汇类别并确定句子结构。在最后的语义分析中，根据实体的含义进行识别和注释。
NLP 的核心组件是标记化、词性标注、词形还原、 依存关系解析、解析标记、命名实体识别、显著性得分、情感分析、分类、文本分类、内容类型提取、基于结构的隐含含义识别。
- 标记化：标记化是将句子分成不同术语的过程。
- 按词性标记单词：词性标记是将单词按词性进行分类，如主语、宾语、谓语、形容词……
- 词语依赖关系是自然语言： 词语依赖关系根据语法规则创建词语之间的关系。这个过程也代表了单词之间的“跳跃”。