NLP代表“自然语言处理” ，它是人工智能和计算机科学的一个领域，专注于使计算机能够理解、解释和产生基于人类语言的新输出。 NLP 的目标是设计能够处理和分析大量文本、语音等自然语言数据的算法和模型，并执行情感分析、机器翻译、文本摘要和命名实体识别等任务。
NLP 借鉴了语言学、计算机科学和认知心理学等多种学科，创建了能够以模仿人类大脑的方式处理和理解人类语言的模型。
使用NLP的目的是什么？
使用NLP的目的是让计算机能够用自己的语言与其他人类进行交流以完成任务。自然语言处理帮助计算机测量和识别不同接入点的情绪。
自然语言处理的一些主要 电话营销数据 功能包括索引、分类、文本到语音、机器翻译、语音到文本和文档摘要。 NLP 还涉及识别给定文本或音频数据中的想法和情绪。
自然语言处理 (NLP) 如何工作？
自然语言处理 (NLP)涉及音系学（研究语言中声音之间关系的系统）和形态学（研究词形及其关系），通过将语言分解成其组成部分来工作。
NLP 的第一步是使用文本分析将文本转换为数据，这发生在三个层面：
语法——给定文本的语法成分是什么？
语义——给定文本的含义是什么？
语用学——文本的目的是什么？
下一阶段涉及使用 NLP 和自然 改进数据和报告 语言理解 (NLU) 来分析数据的结构和含义。以下是一些 NLP 分析的方法：
分布式方法——使用机器学习的统计策略根据单词的使用方式确定其含义；例如，词性标记（这是名词还是动词？）和语义相关性（不同词语的相似用法）。
基于框架的方法——使用数据结构（框架）中表示的句子的规范表示来识别句法不同但语义相同的句子部分。
交互式学习方法——使用动态和交互式环境，用户逐步教机器如何学习语言。
NLP 分析中使用的 4 种技术
NLP分析中常用的四种基本技术如下：
1.词法分析
词汇分析将源代码中的字母流或 體育新聞 891 声音流分组为称为标记的基本意义单位。然后，语言编译器使用这些标记来执行计算机指令，例如聊天机器人回答问题。
2.句法分析
句法分析是使用解析算法分析句子中的单词的语法，然后排列单词以显示它们之间的关系的过程。解析算法将单词分解成更小的部分，然后分析这些符号串以确定它们是否遵循既定的语法规则。
3.语义分析
语义分析涉及从语法阶段的可能解析中获取句子的含义，称为其逻辑形式。它涉及理解当以相似方式使用不同词语时词语之间的关系。
4.语用分析
语用分析是根据上下文发现句子含义的过程。它试图了解人们从文本或人类语言中产生和理解意义的方式。 NLP 中的语用分析是教计算机理解不同现实生活中句子的含义。