2023/9/22 软件工程日报

NLP代表自然语言处理（Natural Language Processing），是计算机科学与人工智能领域中的一个分支，致力于使计算机能够理解、解释、生成和处理人类语言。NLP的目标是建立能够理解和处理人类语言的计算机系统，使得计算机能够像人一样处理自然语言数据。

以下是NLP的一些关键方面和任务：

1. 文本分类： 将文本分为不同的类别或标签，如垃圾邮件过滤、情感分析等。

2. 命名实体识别（NER）： 识别文本中的实体，例如人名、地名、组织机构等。

3. 信息抽取： 从文本中提取结构化信息，例如从新闻文章中提取事件和参与者。

4. 机器翻译： 将文本从一种语言翻译成另一种语言。

5. 问答系统： 根据用户提出的问题从文本中找到并提供相应的答案。

6. 情感分析： 分析文本中的情感，了解作者的情感倾向，通常分为正面、负面和中性。

7. 文本生成： 利用模型生成自然语言文本，例如对话系统、自动摘要生成等。

8. 语言模型： 训练能够理解语言的模型，如BERT、GPT等，用于多种NLP任务的预训练。

9. 词嵌入： 将词汇映射到高维向量空间，用于计算词语之间的语义相似度。

10. 语音识别： 将语音信号转换成文本。

11. 语言理解： 对语言进行深层次的理解，包括对句法、语法和语义的分析。

12. 语言生成： 创造符合语法和语义规则的自然语言文本。