NLP自然语言处理任务列表 task list

最新推荐文章于 2025-11-27 11:27:37 发布
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#NLP #自然语言处理

本文探讨了自然语言处理领域的关键技术，包括词法分析、句法分析、语义分析、文本分类、情感分析等，旨在为读者提供全面的NLP技术视角。

task list

  1. Automatic speech recognition
  2. CCG supertagging
  3. Common sense
  4. Constituency parsing
  5. Coreference resolution
  6. Dependency parsing
  7. Dialogue
  8. Domain adaptation
  9. Entity linking
  10. Grammatical error correction
  11. Information extraction
  12. Language modeling
  13. Lexical normalization
  14. Machine translation
  15. Multi-task learning
  16. Multi-model
  17. Named entity recognition
  18. Natural language inference
  19. Part-of-speech tagging
  20. Queation answering
  21. Relation prediction
  22. Relationship extraction
  23. Semantic textual similarity
  24. Semantic parsing
  25. Semantic role labeling
  26. Sentiment analysis
  27. Shallow syntax
  28. Simplification
  29. Stance detection
  30. Summarization
  31. Taxonomy learning
  32. Temporal processing
  33. Text classification
  34. Word sense disambiguation
自然语言处理任务详解(万文多图)
herosunly的博客
05-12 2万+
1. 基础自然语言任务 1.1 语法任务 1.1.1 语法任务：以词为基本单元 1.1.2 语法任务：以句子为基本单元 1.1.2.1 成分句法分析 1.1.2.2 依存句法分析 1.1.2.3 组合范畴语法 1.2 语义任务 1.2.1 语义任务：以词为基本单元 1.2.2 语义任务：以句子为基本单元 1.2.3 语义任务：两个句子为基本单元 1.2.4 语义任务：以篇章为基本单元 2. 信息抽取任务 2.1 NER(命名实体识别) 2.2 Anaphora Resolution(指代消解) ....
NLP理论实践-Task4自然语言处理
一个机器学习的学习之旅
06-30 609
自然语言处理1、朴素贝叶斯1.1 朴素贝叶斯的原理1.2 利用朴素贝叶斯模型进行文本分类1.2.1高斯模型1.2.2多项式模型1.2.3伯努利模型2、 SVM模型2.1 SVM的原理2.2 利用SVM模型进行文本分类3、LDA主题模型 1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 1.1 朴素贝叶斯的原理 基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先...
NLP：让机器读懂人类语言
最新发布
2403_89021871的博客
11-27 581
NLP 的核心是 “让计算机懂人类语言、用人类语言交流”，它是 AI 中最贴近人类日常的方向之一。随着预训练模型的发展，NLP 从 “处理语言” 升级到 “理解意图、生成内容”，未来还会在教育、医疗、工业等领域带来更多智能化变革。要理解自注意力机制（Self-Attention）及其与 NLP 的关系，核心结论先明确：自注意力机制是一种让模型能 “自主关注输入文本中关键信息” 的核心技术。
NLP 自然语言处理 中文任务列表
DarrenXf的专栏
02-26 1413
table I translated it myself. It may not be authoritative. index English Chinese 1 Automatic speech recogniton 自动语音识别 2 CCG supertagging CCG 超级标记 3 Common sense 常识 4 Constituency parsing...
自然语言处理
Ibelieve_it的博客
03-03 741
1 IMDB数据集探索分析 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) 下载IMDB数据集 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) =...
自然语言处理3——文本数据处理
Growing_Snake的博客
04-11 1654
基本文本处理技能 1.1 分词的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大匹配法）； 1.2 词、字符频率统计；（可以使用Python中的collections.Counter模块，也可以自己寻找其他好用的库） 2.1 语言模型中unigram、bigram、trigram的概念； 2.2 unigram、bigram频率统计；（可以使用Python中的collections.Counter模...
Datawhale AI夏令营NLP自然语言处理-Task3学习笔记
Pluses的博客
07-18 1069
Datawhale AI夏令营NLP自然语言处理-Task3学习笔记
【Datawhale AI 夏令营】 NLP自然语言处理 Task1 学习笔记
j1158605465的博客
07-15 995
本人今年研0，刚学到深度学习部分，本来是打算报Datawhale AI夏令营二期CV图像方向的，但是运气不好满了，所以先来NLP试试水。也是按照课程要求报了讯飞的基于术语词典干预的机器翻译挑战赛。更详细的笔记可以参考DataWhale的官方解析Datawhale AI夏令营- 讯飞机器翻译挑战赛baseline解析本文是记录Task1 的baseline学习笔记。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考讲GRU模型前我们先来了解一下RNN（循环神经网络）
【Datawhale AI 夏令营】 NLP自然语言处理 Task2 学习笔记
j1158605465的博客
07-17 1006
大家好，今天要来简单分析下task2的相关概念以及代码，并且记录下自己的学习笔记。task2官方链接提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
【Datawhale AI 夏令营】 NLP自然语言处理 Task3 学习笔记
j1158605465的博客
07-20 832
大家好，今天要来完成task3的学习笔记，应该也是最后一个了，task4有点拖我自己制定的学习计划的进度了，所以就先记录到这里，之后有时间可能会补充。task3官方链接基于循环或卷积神经网络的序列到序列建模方法是现存机器翻译任务中的经典方法。然而，它们在建模文本长程依赖方面都存在一定的局限性。对于卷积神经网络来说，受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果要对长距离依赖进行描述，需要多层卷积操作，而且不同层之间信息传递也可能有损失，这些都限制了模型的能力。
在C#中实现自然语言处理（NLP）的基础与应用
威哥说编程
03-15 1392
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、处理和生成自然语言（如中文、英文等）。在NLP中，常见的任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、语音识别、机器翻译等。对于C#开发者来说，虽然Python是数据科学和NLP领域的主流语言，但也有一些工具和库可以帮助C#开发者实现NLP任务。本文将介绍如何在C#中使用一些常见的NLP库，并演示基础的NLP应用。NLP涉及多个重要任务，以下是一些常见的基础任务：Microsoft Azure Cognitive Servi
自然语言处理基本任务综述
yzfzzz的博客
04-24 2826
在自然语言处理中，分词（Tokenization）是指将自然语言文本中的连续字符序列划分为一个个有意义的符号（token）的过程。分词是文本预处理中的一项基础任务，它是自然语言处理中的一环，而且是非常重要的一环
自然语言处理之经典任务介绍
weixin_44478207的博客
07-02 1006
自然语言处理之经典任务介绍   个人从当前热点介绍自然语言处理中的经典任务。本文主要参考ACL 2020 call for paper来总结经典任务。更全面的介绍可以见这篇博文。 ACL 2020中任务有： Cognitive Modeling and Psycholinguistics Computational Social Science and Social Media Dialogue and Interactive Systems Discourse and Pragmatics Ethics
自然语言处理1——Anaconda与Tensorflow
Growing_Snake的博客
04-05 500
自然语言处理——任务1 Anaconda导航界面: Anaconda的包管理器,conda允许你在conda环境中安装任何语言包,如果我们只是关注python包安装，conda和pip也是为不同用户和不同目标定制的。如果你想在一个已有系统快速管理python包，那你应该选择pip，因为conda应该在conda环境中使用，而pip鼓励在任何环境中使用 。而如果，你想要让许多依赖库一起很好地工作（...
西湖大学自然语言处理（三）——自然语言处理任务介绍
qq_45645521的博客
03-16 1969
西湖大学自然语言处理（三）——自然语言处理任务介绍Fundamental NLP tasksSynatactic tasks（句法分析任务）Word LevelSentence levelSemantic tasks（语义分析任务）Word levelSentence levelText entailment（自然语言推理）Discourse tasks（篇章分析）Information Extraction tasksEntitiesNamed entity recognition（命名实体识别）Anap
NLP常见任务
qq_36833848的博客
04-07 362
https://www.cnblogs.com/databingo/p/10182663.html
自然语言处理(NLP)一些任务的总结
weixin_42774642的博客
03-02 1755
本节总结一下NLP中常见的任务，从一个全局观来看看NLP： NLP任务总结 一：词法分析 分词 (Word Segmentation/Tokenization, ws): 在对文本进行处理的时候，会对文本进行一个分词的处理，下面是一个常用的词库。 库 开源or商业 支持语言 分词 词性标注 命名实体识别 费用 HanLP 开源 J...
自然语言处理（NLP）
陈辰学长的博客
07-24 2609
在NLP中，常见的任务包括但不限于文本分类、分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统和语音识别等。这些任务各有其独特的应用场景和挑战，同时也对应着不同的算法和技术。自然语言处理（NLP）领域涵盖了众多复杂而有趣的任务，每个任务都对应着不同的算法和技术。从基础的文本分类、分词、词性标注，到高级的命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统和语音识别等，NLP技术正在不断发展和完善，为人类带来更加智能、便捷的信息处理体验。
pytorch自然语言处理
08-15
- *2* [Pytorch系列:（六）自然语言处理NLP](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43973207/article/details/117135671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_...
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