16、自然语言处理技术在学术问答评估与假新闻检测中的应用

自然语言处理技术在学术问答评估与假新闻检测中的应用

1. 自然语言处理技术概述

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它赋予计算机理解、解释和修改人类语言（如印地语或英语）的能力。借助NLP，开发者能够组织和分析语言，以完成翻译、摘要提取、实体识别、关系抽取、语音识别和主题分割等任务。

1.1 NLP常用技术

• 词干提取（Stemming） ：将单词还原为其词干形式，例如将“running”还原为“run”。
• 词形还原（Lemmatization） ：把单词还原为其基本词形，考虑单词的词性和语法，如“better”还原为“good”。
• 停用词处理（Stop words） ：去除文本中常见但对语义理解贡献不大的词汇，如“the”“and”“is”等。

2. 相似度匹配技术

相似度匹配的概念是基于可用信息识别具有相似特征的个体。当两个实体（如产品、服务或公司）具有某些共同特征时，它们很可能在其他方面也存在相似性。这一原理是产品推荐的基础，通过识别购买或表达对相似产品感兴趣的个体来进行推荐。以下是一些常用的相似度匹配技术：
| 技术名称 | 描述 |
| — | — |
| 关键词匹配（Keyword matching） | 直接比较文本中的关键词，判断相似度。 |
| 上下文相似度（Contextual similarity） | 考虑文本的上下文信息来评估相似度。 |
| 语义相似度（Semat