14、自然语言处理基础概念与技术详解

自然语言处理基础概念与技术详解

1. 自然语言处理中的歧义类型

自然语言处理（NLP）中，句子常常存在歧义，主要可分为以下几种类型：
- 词汇歧义 ：当一个单词有多个含义时，就会出现词汇歧义，这可能会改变包含该单词的句子的意思。处理这种歧义的一种方法是使用词性（POS）技术。
- 句法歧义 ：也称为语法歧义，当一组词（而非单个词）有多种含义时会出现这种歧义。
- 指代歧义 ：当一个位置的名词通过代词在其他地方被引用，且引用不明确时，就会产生指代歧义。

2. 自然语言生成（NLG）

自然语言生成（NLG）是NLP的一个重要子集，它是从某种内部表示生成自然语言形式的有意义短语和句子的过程。GPT - 3就是NLG的一个出色示例，它能够对各种问题生成有意义的回答。

3. 文本分类

3.1 定义

文本分类是一种有监督的方法，用于确定基于文本的语料库的类别。语料库可以是博客文章、书籍内容、网页内容等。可能的类别是预先已知的，并且通常（但不总是）相互排斥。

3.2 应用场景

文本分类可用于以下方面：
- 主题标记：确定文档的主要主题。
- 情感分析：判断文本的情感是积极还是消极。
- 语言识别：确定文本使用的人类语言。
- 产品分类：对网站上的产品进行分类。
- 垃圾邮件检测：判断文本是否为垃圾邮件。

3.3 挑战与价值

大多数基于文本的数据是