nlp概述

接触NLP也有好长一段时间了，可是对NLP限于知道，可是对总体没有一个很好的认识。特整理了一下思绪，总结记录下：

1、NLP的定义

   仍是按照常规的逻辑来看下定义：NLP(Natural Languange Processing,天然语言处理），方法是应用计算机来处理，理解和应用人类语言，目的是达到人机之间进行交流。

分红天然语言理解和天然语言生成两部分。引用一个表来归纳下：

2、NLP的应用

• 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言，例如：百度翻译
• 情感分析：挖掘人们的观点，情绪对产品、服务等的态度，来评价服务等。起源博客等社交网络。
• 智能问答：机器人回答输入的问题，一些网站的智能问答。
• 文摘生成：机器准确概括，总结并产生文本摘要。
• 文本分类：采集各类文章，进行主题分析，从而进行自动分类。例如垃圾邮件等。
• 舆论分析：经过舆论的内容，半段舆论的导向。分析传播路径以及发展规律，对很差的舆论进行有效控制。
• 知识图谱：把知识点经过相互之间的连理链接起来的网络图。

3、NLP知识构成

天然语言处理做为一门比较热的行业，须要语言学、统计学、机器学习、深度学习及天然语言相关理论知识。

• 句法语义分析：针对目标句子进行分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义角色识别和多一次消歧等。
• 关键词提取：提取目标文本中的主要信息。主要明确，谁，什么时间，什么缘由，干了什么事，有啥结果。主要涉及实体识别，时间抽取，因果关系等。
• 文本挖掘：对文本的聚类，分类，信息抽取，摘要，情感分析及对挖掘信息和知识的可视化化。
• 机器翻译：包含文本翻译，语音翻译，手写翻译，图形翻译等。
• 信息检索：信息进行分类归档。
• 问答系统：对语言表达问题。
• 对话系统：经过回合对话，跟用户进行聊天，回答，完成任务。