NLP 基础知识大集合

本文概述了自然语言生成的发展历程,包括早期的理性主义方法到统计学习方法,再到神经网络驱动的突飞猛进。同时提及了Java技术中的面试热点,如Java核心概念、框架和工具。

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  • 自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)

指从结构化数据中以读取的方式自动生成文本,主要包括三个阶段:

  • 文本规划:完成结构化数据中的基础内容规划;

  • 语句规划:从结构化数据中组合语句来表达信息流;

  • 实现:产生语法通顺的语句来表达文本;

  • 研究任务

  • 机器翻译

  • 情感分析

  • 智能问答

  • 文摘生成

  • 文本分类

  • 舆论分析

  • 知识图谱


1.2 NLP的发展历程


  • 萌芽期(1956年以前)

贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……,主流仍为基于规则的理性主义方法;

  • 快速发展期(1980~1999年)

基于统计、基于实例和基于规则的语料库技术在这一时期蓬勃发展;

  • 突飞猛进期(2000年至今)

神经网络与深度学习;


1.3 NLP相关知识的构成


  • 基本术语

  • 分词(segment)

  • 词性标注(part-of-speech tagging&#

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