nlp概述

接觸NLP也有好長一段時間了，可是對NLP限於知道，可是對總體沒有一個很好的認識。特整理了一下思緒，總結記錄下：

1、NLP的定義

   仍是按照常規的邏輯來看下定義：NLP(Natural Languange Processing,天然語言處理），方法是應用計算機來處理，理解和應用人類語言，目的是達到人機之間進行交流。

分紅天然語言理解和天然語言生成兩部分。引用一個表來歸納下：

2、NLP的應用

• 機器翻譯：將一種語言翻譯成另一種語言，例如：百度翻譯
• 情感分析：挖掘人們的觀點，情緒對產品、服務等的態度，來評價服務等。起源博客等社交網絡。
• 智能問答：機器人回答輸入的問題，一些網站的智能問答。
• 文摘生成：機器準確概括，總結併產生文本摘要。
• 文本分類：採集各類文章，進行主題分析，從而進行自動分類。例如垃圾郵件等。
• 輿論分析：經過輿論的內容，半段輿論的導向。分析傳播路徑以及發展規律，對很差的輿論進行有效控制。
• 知識圖譜：把知識點經過相互之間的連理鏈接起來的網絡圖。

3、NLP知識構成

天然語言處理做爲一門比較熱的行業，須要語言學、統計學、機器學習、深度學習及天然語言相關理論知識。

• 句法語義分析：針對目標句子進行分詞，詞性標註，命名實體識別，句法分析，語義角色識別和多一次消歧等。
• 關鍵詞提取：提取目標文本中的主要信息。主要明確，誰，什麼時間，什麼緣由，幹了什麼事，有啥結果。主要涉及實體識別，時間抽取，因果關係等。
• 文本挖掘：對文本的聚類，分類，信息抽取，摘要，情感分析及對挖掘信息和知識的可視化化。
• 機器翻譯：包含文本翻譯，語音翻譯，手寫翻譯，圖形翻譯等。
• 信息檢索：信息進行分類歸檔。
• 問答系統：對語言表達問題。
• 對話系統：經過回合對話，跟用戶進行聊天，回答，完成任務。