【极简版】从理论到实践：自然语言处理与图像识别的全景探秘

自然语言处理（NLP）和图像识别是机器学习的两大领域

那么它们具体有什么不同呢？

目录

一、自然语言处理（NLP）

1.1 核心任务

1.2 应用场景

1.3 挑战和未来发展

二、图像识别

2.1 核心任务

2.2 应用场景

2.3 挑战和未来发展

三、区别和联系

3.1 区别

3.2 联系

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一、自然语言处理（NLP）

1.1 核心任务

文本分类	例如垃圾邮件检测、情感分析。
命名实体识别	识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。 例如寄快递时复制信息自动识别
情感分析	检测文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
机器翻译	从一种语言翻译成另一种语言
语法解析	分析句子的语法结构，生成语法树或依存关系图
问答系统	从文本中提取并生成回答，人机对话
文本生成	例如文章自动撰写、摘要生成

1.2 应用场景

1.搜索引擎：理解和处理用户查询，提供相关结果。

2.智能助手：如Siri、Alexa，进行语音识别