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    自然語言處理（英語：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科。此領 … 展开

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    https://zh.wikipedia.org/wiki/自然语言处理

    自然語言處理 - 维基百科，自由的百科全书

    • 自然語言處理 （英語： Natural Language Processing， 缩写 作 NLP）是 人工智慧 和 語言學 領域的分支學科。. 此領域探討如何處理及運用 自然語言；自然語言處理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。. 自然語言認知和理解是讓電腦把输入的 語言 变成 ... 展开

    歷史

    自然語言處理大體是從1950年代開始，雖然更早期也有作為。1950年，图灵發表論文「計算機器與智能（英语：Computing Machinery and Intelligence）」，提出現在所謂的「圖靈測試」作為判斷智能的條件。
    1954年的… 展开

    用途

    在許多情況下，學者們需要通過許多不同的數據庫來確定新的研究方向，以識別研究差距並確定迄今為止尚未研究的領域。檢查所有電子數據庫很麻煩，而且經常會遺漏重要的部分。通過使用網絡抓取和自然語言處理來縮短識別研究 … 展开

    任務和限制

    理論上，NLP是一種很吸引人的人機交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU，当它们处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话时，工作得相当好。这使得研究员们对此系统相当乐观，然而，当把这个系统拓展到充满了 … 展开

    實際問題

    一些NLP面臨的問題實例：
    • 句子“我們把香蕉給猴子，因為（牠們）餓了”和“我們把香蕉給猴子，因為（它們）熟透了”有同樣的結構。但是代詞“它們”在第一句中指的是“猴子”，在第二句中指的是“香蕉”。如果不了解 … 展开

    自然語言處理研究的難點

    在口語中，詞與詞之間通常是連貫的，而界定字詞邊界通常使用的辦法是取用能讓給定的上下文最為通順且在文法上無誤的一種最佳組合。在書寫上，漢語也沒有詞與詞之間的邊界。
    許多字詞不單只 … 展开

    当前自然语言处理研究的发展趋势

    第一，传统的基于句法-语义规则的理性主义方法过于复杂，随着语料库建设和语料库语言学的崛起，大规模真实文本的机器学习处理成为自然语言处理的主要选择。
    第二，统计数学方法越来越受到重视，自然语言处理中越来 … 展开

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    用途
    任務和限制
    實際問題
    自然語言處理研究的難點
    当前自然语言处理研究的发展趋势
     

  1. 传统自然语言处理（NLP）

    1. 词法分析（Tokenization）： 将文本拆分为单词或词组。
    2. 词性标注（POS Tagging）： 给每个词分配词性标签，如名词、动词等。
    3. 命名实体识别（NER）： 识别文本中的专有名词，如人名、地名等。
    4. 句法分析（Parsing）： 分析句子的语法结构。
    5. 语义分析（Semantic Analysis）： 理解句子的含义，包括词义消歧和语义角色标注。
    6. 情感分析（Sentiment Analysis）： 分析文本中的情感倾向。
    7. 机器翻译（Machine Translation）： 将一种语言翻译成另一种语言。

    传统自然语言处理（NLP）与大规模语言模型（LLM）详解_nlp和ll…

    blog.csdn.net/m0_62110645/article/details/140675777
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    什么是自然语言处理?
    自然语言处理（Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，狭义的自然语言处理是使用计算机来完成以自然语言为载体的非结构化信息的各类信息处理任务，比如文本的理解、分类、摘要、信息抽取、知识问答、生成、语法语义分析等的技术。 进一步延展场景，广义的自然语言处理技术也包含自然语言的非数字形态（如语音、图像等）与数字形态之间的双向转换（识别与合成）环节。 20世纪50年代到80年代，是 “理性主义” 学派盛行的年代，基于规则的范式主导，规则系统主要由专家手工编写领域相关的规则集。 受限于人类学习语言的方式和传统语言学研究影响，人们想让计算机理解自然语言，主要工作分为句法分析和语义分析。 句法分析又可分为句法结构分析和依存关系分析。

    NLP综述 - 知乎

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    这个时期代表着自然语言处理（NLP）由理论导向向数据驱动的转变。 经验主义时代强调使用实际数据来训练和验证模型，而不仅仅依赖于人为定义的规则或逻辑推理。 在这个时代，NLP研究主要集中在两个方面：基于机器学习的方法和数据驱动的方法。 机器学习在这个时代开始被广泛地应用于自然语言处理问题，包括但不限于文本分类、信息检索和机器翻译。

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    语音识别的突破使得深度学习技术变得非常普及。 取得较大进展的还有机器翻译，谷歌翻译目前用深度神经网络技术将机器翻译提升到了新的高度，即使达不到人工翻译标准也足以应对大部分的需求。 信息抽取也变得更加智能，能更好地理解复杂句子结构和实体间关系，抽取出正确的事实。 深度学习推动了自然语言处理任务的进步，同时自然语言处理任务也为深度学习提供了广阔的应用前景，使得人们在算法设计上投入得更多。 人工智能的进步会继续促进自然语言处理的发展，也使得自然语言处理面临着如下挑战： [19] １）更优的算法。 人工智能发展的三要素（数据、计算能力和算法）中，与自然语言处理研究者最相关的就是算法设计。 深度学习已经在很多任务中表现出了强大的优势，但后向传播方式的合理性近期受到质疑。

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  4. 知乎专栏
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    NLP综述 - 知乎 - 知乎专栏

  5. 知乎专栏
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  10. easyai.tech
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  11. 百度百科
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