计算机自然语言处理的原理,什么是自然语言处理(NLP)?

自然语言处理(NLP)是人工智能的重要组成部分,涉及机器翻译、语音识别、信息检索等多个领域。通过概率和数据驱动的方法,结合机器学习技术,NLP能够处理大规模真实文本。统计模型如隐马尔可夫模型、最大熵模型等在NLP中发挥关键作用。此外,掌握监督学习方法,如感知机、朴素贝叶斯、决策树等,对于理解和应用NLP至关重要。

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自然语言是利用电脑等工具对人类所持有的语言信息(包括口语信息和文字信息)进行各种加工,并建立各种类型的人—机—人系统。电子计算机处理和加工人类的书面和口头语言信息的技术。同时它也是人工智能的一个主要内容,是人类用电子计算机模拟人类智能的一个重要尝试,也是人工智能领域的一大突破点。

如图所示:

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1.自然语言(NLP)处理系统包括:

1、机器翻译系统

2、自然语言理解系统

3、信息自动检索系统

4、信息自动抽取系统

5、文本信息挖掘系统

6、术语数据库系统

7、计算机辅助教学系统

8、语音自动识别系统

9、语音自动合成系统

10、文字自动识别系统

举个例子:智能问答机器人就包括了自然语言理解系统、信息自动搜索系统、信息自动抽取系统、文本信息挖掘系统、语音识别系统和语音合成系统。需要和大家强调的是,智能问答机器人不单单是简单地搜索关键词寻找对应语句而是有规律的自然语言处理和信息检索还是有所区别的。

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