2、自然语言处理任务全解析

自然语言处理任务全解析

1. 自然语言处理任务概述

自然语言处理（NLP）是一个广泛的领域，涵盖了众多任务，这些任务可以根据不同标准进行分类，主要包括基础NLP任务、信息提取任务和应用任务。下面将详细介绍这些任务。

2. 基础NLP任务

基础NLP任务旨在从单词、句子和文档中提取语言信息，如语法和语义。这些任务不仅能为用户端应用（如机器翻译和自动对话系统）提供有用信息，从语言学角度来看也颇具意义，因此也被称为计算语言学任务。

2.1 单词层面的任务

2.1.1 词法分析

词法分析研究输入单词的形态特征的自动预测，例如词素。词素是最小的有意义的形态单位，如英语中的 “do”、“ing” 和 “s”（复数形式）。许多语言的单词可以直接分割成词素，如下表所示：
| 任务 | 输入 | 输出 |
| — | — | — |
| 词法分析（英语） | walking | walk + ing |
| 词法分析（阿拉伯语） | wktA bnA | w + ktA b + nA |
| 词法分析（德语） | Wochenarbeitszeit | Wochen + arbeits + zeit |

2.1.2 词形还原

词形还原是找出句子中每个单词的词元（即规范形式或字典形式）的任务。例如，“walking” 的词元是 “walk”。

2.2 句法任务

句法任务研究语言从单词到句子层面的组成结构。

2.2.1 词性标注

词性标注是为给定句子中