NLP之常见任务

最新推荐文章于 2025-01-25 11:33:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-25 11:33:32 发布 · 379 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#自然语言处理

NLP之常见任务

前言

前面已经学过了很多机器学习方面的算法了。如果入门了， 从这节开始 准备给大家分享 nlp 方面的任务了。 前面我也说过找准一个方向去做 会比较有方向和成就感。
nlp 就是自然语言处理 。包括如下任务：

词级 任务

分词

词性标注

词义消歧

词命名实体识别

词向量

未登录词

句子任务

情感分析

关系提取

意图识别

依存句法分析

角色标注

浅层语义分析

指代消解

文章任务

信息抽取

本体提取

事件抽取

主题抽取

文档聚类

舆情分析

篇章理解

自动文摘

Seq2seq

机器人问答ＱＡ

机器翻译

知识图谱

以后的文章 慢慢从这些个方面给大家分享 。

【NLP】常见的自然语言处理任务和技术
sikh_0529的博客
09-20 1万+
✅稍后您将了解到使用机器学习来确定情绪的方法有多种，但一种方法是列出由人类专家分类为正面或负面的单词和短语，然后将该模型应用于文本以计算极性分数。幸运的是，您不必自己构建所有这些技术，因为有优秀的 Python 库可供非自然语言处理或机器学习方面的开发人员使用它。一个文本可以被分成一组长度的单词、一个单词（unigram）、两个单词（bigrams）、三个单词（trigrams）或任意数量的单词（n-grams）。在分析大量文本时，一个有用的过程是为每个感兴趣的单词或短语以及它出现的频率构建一个字典。
NLP自然语言处理的基本语言任务介绍
u013558123的博客
02-03 1714
这些任务是NLP领域的基础，而现代NLP系统通常结合了多种技术来处理复杂的语言任务。随着深度学习和人工智能技术的发展，NLP领域不断进步，这些任务的处理效果也在不断提高。
常见 NLP 任务及其方法
qq_42014575的博客
01-13 1104
NLP 涉及的任务种类繁多，每个任务都有其特定的挑战和应用场景。随着深度学习技术的不断进步，基于神经网络的方法逐渐成为主流，为各类 NLP 任务带来了显著的提升。通过不断创新和优化，我们可以期待 NLP 在各个领域带来更多的突破。
Progress-in-Natural-Language-Processing:本文档重点跟踪自然语言处理（NLP）领域的进展，并概述了最常见的NLP任务及其相应的数据集的最新状态。 它旨在涵盖传统和核心的NLP任务，例如依赖关系解析和词性标记以及最近的任务，例如阅读理解和自然语言推理。 主要目的是为读者提供基准数据集的快速概述以及他们感兴趣的任务的最新技术，这为进一步研究奠定了基础。 为此，如果有某个地方已经发布并定期维护任务的结果（例如公共排行榜），那么将向读者指出
05-09
跟踪自然语言处理的进度 目录 词性标记 问题回答 语义文本相似性 情绪分析 语义解析 语义角色标签 总结 文字分类 本文档旨在跟踪自然语言处理（NLP）的进展，并概述最常见的NLP任务及其相应的数据集的最新技术。 它旨在涵盖传统和核心的NLP任务，例如依赖关系解析和词性标记以及最近的任务，例如阅读理解和自然语言推理。 主要目的是为读者提供基准数据集的快速概述以及他们感兴趣的任务的最新技术，这为进一步研究奠定了基础。 为此，如果存在某个任务的结果已经发布并定期维护的地方（例如公共排行榜），那么将指向读者。 愿望清单 这些是仍然缺少的任务和数据集。 双语词典归纳 语篇解析 信息提取 关键短语提取 知识库人口（KBP） 更多对话任务 关系提取 半监督学习 语法错误校正 贡献 如果要添加新结果，可以通过请求请求来添加。 为了最大程度地减少噪音并使维护工作在某种程度上易于管理，将首选发表论
自然语言处理-NLP应用分类
追求自由的码砖人
12-18 1466
作者：微软亚洲研究院 链接：https://www.zhihu.com/question/19895141/answer/149475410 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。 2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、
NLP常见任务
qq_37121580的博客
06-06 344
https://www.cnblogs.com/databingo/p/10182663.html
跟踪自然语言处理的进度的数据，常见的NLP任务
03-09
用于跟踪自然语言处理 （NLP） 进度的存储库，包括数据集和当前最常见 NLP 任务的最新技术。
自然语言处理（NLP）
hai40587的博客
07-24 2583
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。
NLP的常见任务总结
最新发布
coolgirl12的博客
01-25 1438
本文总结了NLP的三类任务：文本分类、文本匹配、序列标注，分别简单介绍了任务的具体内容以及应用，并给出了常用的模型和方法，对于一些简单的方法给出了python代码实现。
自然语言处理（NLP）任务详解
weixin_41497908的博客
07-04 5521
文本摘要是将文本内容进行压缩和提炼，生成概括性的摘要的过程。它可以应用于新闻摘要、文档摘要、自动化报告等领域。它能够自动化地生成包含关键信息的摘要，帮助用户快速了解文本的主要内容。----提取式摘要：基于原始文本中的关键句子或短语来构建摘要。该方法通过识别文本中重要的句子或短语，并将其组合形成摘要。常用的技术包括句子重要性评分、关键词提取、文本聚类等。---- 生成式摘要：基于原始文本生成新的摘要句子。
NLP的26种常见任务
weixin_43977748的博客
08-04 5399
转载 https://shazhenyu.blog.youkuaiyun.com/article/details/103764016 文章目录 1.分词 Word Segmentation2.词预测 Word Prediction3. 文本蕴涵 Textual Entailment4. 语音识别 Automatic Speech Recognition5. 自动摘要 Automatic Summarisation6. 文本纠错 Text Correct7.字音
NLP基本任务
weixin_38100489的博客
05-26 428
转载自：http://www.zhuzongkui.top/nlp_base_task/ 1、词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作 分词（Word Segmentation/Tokenization）：对没有明显边界的文本进行切分，得到词序列 新词发现（New Words Identification）：找出文本中具有新形势、新意义或是新用法的词 形态分析（Morphological Analysis）：分析单词的形态组成，包括词干（
NLP的基础任务及常见应用
lyj223061的博客
10-13 1814
NLP的两大核心任务：NLP = NLU + NLG NLU（自然语言理解）： NLG（自然语言生成）： NLP的基础任务： 分词（前向最大匹配算法，后向最大匹配算法） 词性标注（POS，也叫序列标注sequence labeling，每个单词单独做分类， 算法：HMM,CRF） 命名实体识别（NER） 句法分析（syntatic analysis，主谓宾） 语义分析（semantic analysis，如何理解一个单词和文本的意思） NLP常见的应用： 写作助手（拼写纠错，语言模型） 文本分类（
NLP任务概览
weixin_44966641的博客
08-13 3361
NLP任务概览
NLP 的各项任务简单介绍（笔记）
weixin_52103757的博客
09-30 1402
英文部分： Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ） Common sense （ 常识推理 ） 常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。 Constituency parsing ( 选区理解 ) 选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。 例子： Sentence (S) | +---------
一些NLP任务分类
小白之比白更白的博客
12-02 847
转载，原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lz_peter/article/details/81588430 词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作 分词（Word Segmentation/Tokenization）：对没有明显边界的文本进行切分，得到词序列新词发现（New Words Identification）：找出文本中具有新形势、新意义或是新用法的词形态分析（Morphol...
自然语言处理基本任务综述
yzfzzz的博客
04-24 2795
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
NLP常见任务及评估指标
热门推荐
ph12345687的博客
04-21 1万+
整理了一些常见的NLP任务评价指标
nlp中常见任务
qq_33355980的博客
07-11 1084
1.POS（Part-Of-Speech tagging）：即词性标注，为橘子中的没歌词都标上一个合适的词性，也就是我们要确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性。 例如：The representative put chairs on the table.（代表把椅子放在桌子上） AT（冠词）NN（单数或者物质名词）VBD（动词过去式）NNS（复数名词）IN（介词）AT（冠词）NN（单数或者...
自然语言处理最新进展及常见任务概述
本文档《Progress-in-Natural-Language-Processing》深入探讨了自然语言处理领域的最新发展，并详细介绍了多个NLP任务及其使用的数据集。下面将具体解读这些任务和技术，以及它们在自然语言处理中的地位和作用。 ##...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值