书：pan.baidu.com/s/1HwSAAVqMr5E2pyn3YbjUhA
提取码：z5rc
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术涉及处理和分析大量的自然语言文本，以实现多种应用，包括但不限于语音识别、文本翻译、情感分析、文本摘要和问答系统。
以下是自然语言处理技术的一些关键方面：
- 分词（Tokenization）：将文本划分为单词或标记的过程。分词是NLP中的基础步骤，对于后续的文本处理和分析至关重要。
- 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：标注每个单词的词性，例如名词、动词、形容词等。这有助于理解文本的语法结构。
- 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等。NER有助于提取关键信息。
- 语法分析（Syntax Parsing）：分析文本的语法结构，了解句子中各个成分之间的关系。这对于理解语义非常重要。
- 语义分析（Semantic Analysis）：理解文本的意义和含义，而不仅仅是语法结构。语义分析有助于理解上下文和推断意图。
- 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本中的情感色彩，判断文本的情感极性，例如正面、负面或中性。
- 机器翻译（Machine Translation）：使用计算机系统进行文本从一种语言到另一种语言的翻译。
- 问答系统（Question Answering Systems）：通过分析问题并从文本中提取答案，使计算机能够回答用户提出的问题。
- 自动摘要（Automatic Summarization）：将文本的主要内容提取出来，生成简要的摘要。
- 语音识别（Speech Recognition）：将口头语言转换为文本。