第三篇:自然语言处理入门教程——NLP精讲

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在现代社会是一个重要研究方向，近几年来成为热门话题之一。自然语言理解、文本挖掘、机器翻译、语音识别等领域都依赖于NLP技术。NLP的应用场景十分广泛，涵盖了人工智能、语言学习、聊天机器人、搜索引擎、信息检索、新闻舆情监控等多个领域。本系列教程将带领大家快速入门并掌握NLP技术，从词法分析、句法分析、命名实体识别、词性标注、依存句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类等方面全面讲述NLP相关知识。此外，我们还将讲述NLP技术中的常用工具包NLTK，以及Python中的高级NLP库SpaCy。这些知识将帮助你更好的理解和运用自然语言处理技术。文章主要面向零基础的读者，适合作为NLP学习指南或进阶技能提升。欢迎各位阅读！

2.核心概念与联系

1. 语言学与语言模型：语言学与语言模型之间存在着密切的联系，他们的关系类似于物理学中物质与能量之间的关系。语言学是对人类的语言进行研究，通过观察、比较、描述语言的特性来定义语言的语法结构、基本语法规则以及语言的语义意义。而语言模型则是基于统计的语言建模方法，它可以用来计算给定语言序列出现的概率，语言模型可以帮助我们预测语言的发展趋势及其变化规律。
2. 分词与词法分析：分词与词法分析是文本分析过程中最基础的两个环节。分词是指将连续的字母、数字、符号等字符按照单词或短语等单位进行切分，而词法分析就是指确定每个词的词性、构成形式以及各种修饰方式。词法分析的目的是为了能够对文本中的词进行有效地分类，对后续的任务进行准确的划分。
3. 命名实体识别：命名实体识别又