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nlp文本分析,NLP在文本处理方面的

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syntax 分析在NLP领域有什么应用？这个说法很学术，不知道用中文怎么表达 。文本挖掘与自然语言处理文本数据挖掘是一门应用驱动的学科，利用计算机处理技术从文本数据中提取有价值的信息和知识，虽然可以用停用词解决，但是句法分析中抽取本体的方法要准确得多 。

1、自然语言处理基础-NLP什么是自然语言处理自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学的一个分支 。这个领域讨论如何处理和使用自然语言；自然语言认知是指让计算机“理解”人类语言 。自然语言生成系统将计算机数据转换成自然语言 。自然语言理解系统将自然语言转换成更易管理的计算机程序形式 。在自然语言处理中有四种常见的任务 。什么是命名实体识别？命名实体识别(NER)是信息抽取的一个子任务，主要涉及如何从文本中抽取命名实体，并将其归类到预先定义的类别中，比如从招聘信息中抽取具体招聘公司、职位、工作场所的信息，并分别归类到公司、职位、地点的类别中 。

2、句法 分析在NLP领域的应用是怎样的opinionextraction系统很学术，不知道用中文怎么表达 。信息检索系统指的是搜索引擎 。首先，基于文本 relevance的搜索，在NLP场景下，核心关键词的得分很容易被一些废话稀释 。虽然可以用停用词解决 ， 但是句法分析中抽取本体的方法要准确得多 。然后，更重要的是，除了文本 relevance，我们还经常会根据特定的规则做一些特殊的处理 。

例如，如果视频搜索在查询中找到“新”或“热门” ， 则可能需要在搜索时添加与时间相关的特殊规则 。这些规则的制定是业务理解和语法的结合分析 。这个视频搜索的例子不太好，因为设置一个关键词就可以解决，不需要使用语法分析 。如果你搜索“我想订一张明天从广州到北京的机票” ， 必须使用语法分析 。首先要确定这是一个买机票的业务 ， 然后提取句子中的时间地点，再填入相应的业务界面，最后呈现给用户 。

3、 文本挖掘与自然语言处理 文本数据挖掘是一门应用驱动的学科，利用计算机处理技术从文本 Data中提取有价值的信息和知识 。(文本挖掘是将分散在文本 file中的有效的、新颖的、有用的、可理解的有价值的知识提取出来 ， 并利用这些知识更好地组织信息的过程)文本数据挖掘处理的数据类型是-1 。文本挖掘在智能商业(如客户关系管理)、信息检索(如互联网搜索)等许多应用中发挥着重要作用 。
【nlp文本分析,NLP在文本处理方面的】自然语言处理是计算机语言学的一个重要方面，也属于计算机科学和人工智能领域 。而文本 mining类似于NLP ， 侧重于在文本 data中识别感兴趣的重要模式 ， 但是，两者还是有区别的 。首先，这两个概念并没有明确的定义(就像“数据挖掘”和“数据科学”一样) ， 它们在不同程度上相互交叉，如果原文本是数据，那么文本 mining就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系 。

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