自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门跨学科的技术,结合了计算机科学、人工智能和语言学,旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着人工智能技术的发展,NLP在各个领域中的应用越来越广泛。本文将从小白到专业的角度,全面解析NLP的基础概念、核心技术、应用场景以及前沿研究。 ### 什么是自然语言...
NLP 自然语言处理实战 前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别、文本纠错
NLP的应用领域非常广泛,包括但不限于: - 机器翻译:将一种自然语言文本翻译成另一种自然语言。 - 文本分类:将文本按照预定义的类别进行分类,如垃圾邮件过滤。 - 信息抽取:从大量文本中自动提取出结构化的信息。 - 问答系统:回答用户提出的问题,如智能助理和在线客服。 - 情感分析:分析文本的情感倾向,如社交媒体...
NLP的基本概念 文本预处理(Text Preprocessing) NLP的第一步通常是对原始文本进行预处理,去除噪声并将其转换为适合计算机处理的形式。这些步骤包括: 分词(Tokenization):将文本分解成小的单元(如词或子词)。比如,把句子“我爱学习”分词为“我”、“爱”、“学习”。 去除停用词(Stopwords Removal):去除无关紧要...
Confidence scores, each representing a likelihood that two terms defined in the subject matter glossary are synonyms, are determined by applying natural language processing (e.g., passage term matching, lexical matching, and syntactic matching) to the extracted definitions. A subject matter thesaurus ...
Natural language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that helps computers understand, interpret and manipulate human language. NLP draws from many disciplines, including computer science and computational linguistics, in its pursuit to fill the gap between human communication and ...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向,其目的是使计算机能够理解、生成和处理自然语言,实现人机交互、自动翻译、信息检索、文本分类等多种功能。自然语言处理的研究始于上世纪50年代,经过多年的发展,已经取得了很大的进展。本文将介绍自然语言处理的发展状况、发展优势...
The Future of NLP Getting Started with NLP Conclusion What is Natural Language Processing? Natural Language Processing (NLP) is an AI subfield that studies how computers and people interact using natural language. It integrates computational linguistics, machine learning, and deep learning to let machi...
NLP ( Natural Language Processing ),也就是人们常说的「自然语言处理」,就是研究如何让计算机读懂人类语言,即将人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令。在就业上讲,这边的工程师被人们称为NLP算法工程师,前些年火的是CV工程师(计算机视觉工程师),目前NLP算法工程师的薪资待遇,普遍偏上。
In natural language processing, stopwords are words that you want to ignore, so you filter them out when you’re processing your text. These are usually words that occur very frequently in any text and do not convey much meaning, such as “is”, “an”, “the”, “in”, etc. ...