“自然语言处理”的版本间的差异
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2023年3月27日 (一) 23:39的版本
自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它关注计算机如何理解、解析和生成人类自然语言。自然语言处理旨在让计算机能够与人类通过自然语言进行有效的交流，从而实现诸如信息检索、智能问答、机器翻译等功能。
自然语言处理涵盖了多种技术和任务，主要包括以下几类：
语法分析：研究文本中单词之间的语法关系，如词性标注、句法分析等。 语义分析：理解文本中的意义和上下文，如命名实体识别、关系抽取、情感分析等。 生成与摘要：基于给定的输入生成新的文本或提取文本的关键信息，如文本生成、自动摘要等。 机器翻译：将一种自然语言翻译成另一种自然语言，如英语到中文、法语到德语等。 问答系统：根据用户提出的问题，从知识库或文本中检索并生成答案。 语音识别与合成：将声音信号转换为文本（语音识别）或将文本转换为声音信号（语音合成）。
近年来，随着深度学习技术的发展，自然语言处理领域取得了显著的进展。尤其是大型预训练语言模型（如 GPT-3、BERT、XLNet 等）的出现，使得许多自然语言处理任务的性能得到了极大的提升。这些模型通过在大量文本数据上进行预训练，可以学习到丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，以适应不同的应用场景。
自然语言处理在各个领域都有广泛的应用，如搜索引擎、智能客服、新闻推荐、社交媒体分析等。「&」
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维基百科：自然语言处理
自然語言處理（英語：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言處理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。 自然語言認知和理解是讓電腦把输入的語言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再處理。自然語言生成系統则是把計算機數據轉化為自然語言。
