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自然语言处理浅层关系分析

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自然语言处理的一般步骤自然语言处理(NLP)的重点是人自然语言和计算机设备之间的关系 。自然语言处理的基本任务大致可以分为词法分析、句法分析、语义分析，自然语言认识的研究方向始于90年代 ， 自然语言加工领域发生了巨大的变化，目前自然语言加工研究的发展趋势是:第一，传统的基于句法语义规则的理性主义方法过于复杂，随着语料库建设和语料库语言学的发展，大规模真实文本的机器学习处理成为自然语言处理的主要选择 。

1、AIPM应该懂的 自然语言处理(NLPNLP是人工智能的一个子领域 。作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，能做什么，这样才能得到一个解决问题的思路，把遇到的问题和方法联系起来 。接下来我从NLP是什么 ， 能做什么，目前遇到的问题三个方面简单介绍一下NLP 。1.NLPNLP是什么，中文叫自然语言处理？简而言之 ， 就是一个让计算机理解的学科 ， 分析，生成自然语言 。一般的研究过程是:开发一个可以表达语言能力的模型，根据语言提出各种方法不断提高语言模型的能力 。

2、当前 自然语言处理研究的发展趋势是怎样的?目前自然语言加工研究的发展趋势是:第一 ， 传统的基于句法和语义规则的理性主义方法过于复杂 。随着语料库建设和语料库语言学的发展，大规模真实文本的机器学习处理成为自然语言处理的主要选择 。其次 ， 统计数学方法越来越受到重视，自然语言 Processing越来越多地使用自动机器学习来获取语言知识 。三、浅层加工和深加工并重，统计和规则并重，形成一个混合体系 。

3、深度学习在 自然语言处理方面的运用有哪些?目前有两类模型，一类是Retrievalbasedmodels，另一类是Generativemodels 。Retrievalbasedmodels预先定义知识库 ， 根据输入和上下文，使用启发式算法在预先准备好的知识库中检索并生成答案 。启发式检索算法比较简单，比如基于规则的表达式匹配，比较复杂的，它使用机器学习分类器 。

【自然语言处理浅层关系分析】生成模型不依赖于预定义的知识库，并且更难实现 。两种模式各有利弊 。两个模型都有使用深度学习的地方 ， 研究倾向于结合Generativemodels，比如sequencetosequence(大约90年代 ， 自然语言处理领域发生了很大的变化 。这种变化的两个明显特点是:由于真正理解自然语言非常困难，所以不要求系统对自然语言 text有很深的理解，而是能够从中提取有用的信息 。比如自然语言的文本，可以用索引词自动提?。?nbsp;， 检索，重要信息自动提取，自动汇总 。同时，由于强调“大规模”和“真实文本”，以下两个方面的基础工作也得到了重视和加强 。

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