自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段,从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程,结合实例演示,并提供详细的代码解释,同时介绍数据处理的关...
可以看到，作者共将 NLP 分为了 12 个大领域，包含多模态（Multimodality）、自然语言交互（ Natural Language Interfaces）、语义解析（Semantic Text Processing）、情感分析（Sentiment Analysis）、句法分析（Syntactic Text Processing）、NLP 中的认知语言学分析（Linguistics & Cognitive NLP）、可解释 NLP（Responsible...
这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有70多年的历史了，信息网络时代的到来，已经成为现代语言学中一个颇为引人瞩目的学科。自然语言处理的发展可以大致上分为3个时期:萌芽期、发展期和繁荣期。萌芽期 早在计算机出现以前，英国数学家A.M.Turing(图灵...
早期的自然语言处理研究集中在机器翻译领域,希望用机器自动翻译人类语言。这一时期的成果为后续NLP技术的发展奠定了基础。三、发展期:深度学习和神经网络的兴起20世纪90年代,随着深度学习和神经网络技术的发展,NLP开始进入一个全新的发展阶段。HMM(隐马尔可夫模型)和循环神经网络(RNN)等模型的应用使得机器能够更准确地理解...
随着计算机技术和数据资源的快速发展,NLP技术进入了快速发展阶段。这一阶段的关键技术突破包括统计语言模型的引入、深度学习的应用等。统计语言模型通过大量文本数据训练模型,计算词语出现的概率,提高了语言处理的准确性。深度学习则通过构建多层神经网络,自动学习文本数据的特征...
自然语言处理的发展大致经历了4个阶段:1956年以前的萌芽期;1957-1970年的快速发展期;1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。 一、萌芽期(1956年以前) 1956年以前,可以看作自然语言处理的基础研究阶段。一方面,人类文明经过了几千年的发展,积累了大量的数学、语言学和物理学知识。这些知识不仅是计算...
这种结合既丰富了自然语言处理的技术手段,同时也拓宽了自然语言处理的社会应用面。 二、快速发展期(1957-1970) 自然语言处理在这一时期很快融入了人工智能的研究领域中。由于有基于规则和基于概率这两种不同方法的存在,自然语言处理的研究在这一时期分为了两大阵营。一个是基于规则方法的符号派(symbolic),另一个是...
智能的自动处理机制：利用OCR技术自动识别官文，根据文档规则触发内部和官方期限，减少用户重复作业。支持CPC一键转档、递交以及CPC来文的自动获取，并且定期对自有公开专利的著录项目、法律状态、权利要求、说明书、附图信息，利用智慧芽专利数据资源自动更新，减少手动状态维护。欲了解更多自然语言处理市场行业的未来发展前景...
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)随着计算机技术的发展迅速发展,它被广泛应用于各行各业领域,能够帮助人们更快更准确地掌握有关信息,实现智能化处理。经过几十年的发展,自然语言处理已经取得了长足的进步,但目前仍然存在较大的发展空间。本文梳理自然语言处理的发展历史,从模型发展史、应用发展历程、论...
自然语言处理技术旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言,以便更好地服务于人类社会的各个领域。在这个过程中,自然语言处理技术的发展趋势和应用前景备受关注。 一、自然语言处理技术的发展趋势 1.深度学习与神经网络 深度学习技术已经取得了在自然语言处理领域的巨大突破。通过将神经网络模型应用于自然语言处理任务中,...