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自然语言处理的核心技术有哪些?

词条归属:自然语言处理

自然语言处理的核心技术:

文本预处理

包括文本清洗、分词、词性标注、命名实体识别等,用于将原始文本转换为可处理的数据格式。

词向量表示

将单词或短语表示为向量形式,以便于计算机进行处理和比较。

句法分析

分析句子的语法结构,包括句子成分、句子类型、语法关系等。

语义分析

分析句子的语义含义,包括词义、句义、逻辑关系等。

机器翻译

将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。

文本分类

将文本分成不同的类别,例如情感分类、主题分类等。

信息抽取

从文本中提取出特定的信息,例如实体、关系、事件等。

问答系统

根据用户提出的问题,从文本中找到相应的答案。

语音识别

将语音信号转换为文本形式。

文本生成

根据给定的条件,生成符合语法和语义规则的文本。

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