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关键技术分享：
- 文本预处理：包括去除标点符号、分词、转换为小写等步骤，为后续处理提供干净的文本数据。
- 词性标注：识别文本中每个词的词性，如名词、动词、形容词等，有助于理解句子的结构和意义。
- 停用词去除：移除文本中频繁出现但无实际意义的词语，如“的”、“了”等，减少噪音并提取有意义的信息。
- 命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织名等具有特定意义的实体。
- 句法分析：分析句子中词语的语法关系，如主谓宾结构，有助于理解句子的深层含义。
- 语义分析：理解句子中词语的意义和它们之间的关系，如语义角色标注和语义依存分析。
- 词向量表示：将词语映射为向量，使计算机能更好地理解词语的意义和进行相似度比较。
- 情感分析：分析文本所表达的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 文本分类：将文本划分为不同的类别或主题，如新闻分类、电影类型分类等。
- 信息抽取：从文本中提取结构化信息，如从新闻报道中提取事件、时间、地点等关键信息。
- 文本生成：根据给定的输入或条件，自动生成符合语法和语义规则的文本。
- 对话系统：构建能够与人进行自然语言交互的系统，如聊天机器人、语音助手等。
- 机器翻译：将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。
- 文本摘要：自动提取文本的主要内容，生成简洁的摘要，帮助用户快速了解文本的核心信息。
- 语言模型：用于预测文本中下一个词的概率分布，是许多NLP任务的基础，如语音识别、文本生成等。