人工智能

文本分类 (Text Classification) 是自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP) 中的一项重要任务，其目标是将一段文本分配到事先定义好的一个或多个类别。 文本分类在很多场景下都有着广泛的应用，例如：垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。下面将给出一个…

什么是问答系统？ 问答系统是一种能够解答用户问题的计算机程序，它通常由自然语言处理（NLP）技术和人工智能技术组成。用户可以以自然语言的形式提出问题，问答系统会分析问题并返回一个或多个有用的答案。 实现问答系统的流程 实现问答系统的流程主要分为以下几个步骤： 语言模型训练：首先需要训练一个语言模型，这个…

下面我将详细讲解NLP中的情感分析，包括定义、分类、应用场景、常用算法以及实现步骤，并会提供两个实例说明。 定义 情感分析（Sentiment Analysis），又称意见挖掘、情感识别或意见分析，是指对文本中表达的情感、观点、立场等主观性信息进行分析、处理、识别。通俗来说，就是通过对文本进行分析，判断…

什么是机器翻译？ 机器翻译是指利用计算机技术将一种自然语言的文本或语音翻译成另一种自然语言。它是自然语言处理中的重要分支，旨在让不同语言之间的交流更加便捷顺畅。 机器翻译的发展历史： 1949年，美国IBM公司研制成功世界上第一台机器翻译系统； 1954年，美国军方在美苏斯坦洲际导弹危机期间研发了一种速…

语义分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，其目的是帮助计算机理解文本背后的意义。语义分析中涉及到句法、语义、实体识别等多个方面的技术。下面，我将详细介绍语义分析的定义、方法、技术以及应用。 什么是语义分析？ 语义分析是指对自然语言进行理解和分析的过程，理解文本的具体含义和语义。这种技术可以帮助计…

语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是自然语言处理（NLP）中的一项任务，其目标是将句子中的每个单词或短语与其在句子中的语义角色相对应。语义角色是指涉及到一个动词或谓词的语义成分，在语义分析中作为研究的基本单位。通过对文本进行语义角色标注，可以很好地帮助计算机理解句子中的…

一、命名实体识别 命名实体识别（NER），是指识别文本中所涉及的命名实体，并将它们归类到预定义的类别中。NER通常包括以下几种类型：人名、地名、组织机构名、日期、时间、货币、百分比等。 NER是自然语言处理（NLP）的一个基础任务，它在很多领域都有广泛的应用，如信息检索、机器翻译、智能客服等。 二、NE…

句法分析是指对自然语言文本进行分析、识别、描述其结构和形式的过程。其主要目的是将文本解析成包含句子结构及其组成成分的内部结构，进而可用于语义分析和机器翻译等应用。 在NLP中，句法分析一般分为两种：依存句法分析和短语句法分析。 依存句法分析： 依存句法分析是基于依存关系的分析方法。依存关系是指在一个句子…

词性标注（Part of Speech tagging，简称POS tagging）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，它是指对自然语言文本中的单词进行词性（part of speech）的标注，如动词、名词、形容词等。 词性标注是NLP中的一个关键任务，它为其他文本处理任务如语义识别、文本分…

分词是自然语言处理中的一项基础任务。它指的是将一段连续的自然语言文本分成若干个离散的词语。分词是中文自然语言处理的第一步，因为在中文中，单词之间没有像英文单词那样使用空格进行分隔，因此需要通过分词来将词语分离。 下面是分词的完整攻略： 1. 先验知识 在进行分词的任务之前，需要掌握一些先验知识，包括中文…