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自然语言处理(NLP)基本概念



自然语言处理NLP(Natural Language Processing)

什么是NLP?

NLP代表自然语言处理。它是人工智能的一个分支,具有机器理解和处理人类语言的能力。人类语言可以是文本或音频格式。

NLP的历史

自然语言处理始于1950年,当时Alan Mathison Turing发表了一篇名为《计算机器与智能》的文章。它基于人工智能。它谈到了自然语言的自动解释和生成。随着技术的发展,已经出现了不同的方法来处理NLP任务。
    基于启发式的NLP:这是NLP的最初方法。它基于已定义的规则。它来自于领域知识和专业知识。示例:regex基于统计机器学习的NLP:它基于统计规则和机器学习算法。在这种方法中,算法被应用于数据,并从数据中学习,并应用于各种任务。例如:朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型等。基于神经网络的NLP:这是评估神经网络学习的最新方法,称为深度学习。它提供了很好的准确性,但这是一种非常需要数据且耗时的方法。训练模型需要很高的计算能力。此外,它基于神经网络架构。例如:递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNNs)、变压器等。



NLP的优势
    NLP帮助我们分析来自结构化和非结构化来源的数据。NLP非常快速且节省时间。NLP为这个问题提供了端到端的精确答案。因此,它节省了消耗不必要和不需要的信息的时间。NLP为用户提供了关于任何主题的问题,并在几毫秒内给出直接回答。

NLP的缺点
    对于NLP模型的训练,需要大量的数据和计算。NLP在处理非正式表达、习语和文化术语时会出现许多问题。NLP结果有时并不准确,准确度与数据的准确度成正比。NLP是为单一、狭窄的作业设计的,因为它无法适应新的领域,并且功能有限。

NLP的组成部分

自然语言处理有两个组成部分:
    自然语言理解自然语言生成

NLP的应用

自然语言处理的应用如下:
    文本和语音处理,如语音助手——Alexa、Siri等。文本分类,如Grammarly、Microsoft Word和Google Docs像DuckDuckGo、谷歌这样的搜索引擎一样提取信息聊天机器人和问答类:-网站机器人语言翻译如:-谷歌翻译文本摘要

NLP的步骤



NLP常用库
    NLTKSpacyGensimfastTextStanford toolkit (Glove)Apache OpenNLP



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大神点评3

小尤娜 2024-1-18 13:47:59 来自手机 显示全部楼层
围观 围观 沙发在哪里!!!
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wolf123456 2024-1-18 19:13:10 显示全部楼层
路过的帮顶
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xzz111116 2024-1-19 07:01:57 显示全部楼层
看起来好像不错的样子
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