自然语言处理及深度学习

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2023-09-16 10:10:32

自然语言处理及深度学习

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域和人工智能领域中的一个分支，它与计算机和人类之间使用自然语言进行互动密切相关。NLP的最终目标是使计算机能够像人类一样理解语言。它是虚拟助手、语音识别、情感分析、自动文本摘要、机器翻译等的驱动力。本文将介绍自然语言处理的基础知识和技术，深入探讨NLP在深度学习中的应用。

词干提取

词干提取是一种来自形态学和信息检索的技术，在NLP中用于预处理和效率提升。词干提取是将单词进行缩减得到词干的过程，而“词干”的实际意义是是在删除单词的所有的前缀后缀之后保留的一部分。利用词干提取，仅关注单词的词干，可以很好地解决单词变形问题。现行的通用算法之一是1979年的“PorterStemmingAlgorithm”（波特词干算法），非常使用便捷。

情感分析

情感分析通过分析文本的情感来预测潜在意图，是一种自然语言处理问题。情绪主要分为积极，消极和中性两类。情感分析广泛应用于评论，调查，文档等等。深度学习算法实现的机器翻译中，它从句子开始翻译，并生成一个向量，然后用另外一种语言生成所需要的信息。

命名实体识别

命名实体识别（NER）用于确定文本中哪些词条属于命名实体，这些词条可以被定位并归入预定义的类别，类别的范围包括人名，组织，地点，还有货币价值和百分比。深度学习还可以通过创建句法分析器来理解句子的结构，在谷歌的“McParseface”和“SyntaxNet”中有应用。

其他技术

文本分割是将文本转换为有意义的单元的过程，可以是单词，句子，也可以是不同的主题或潜在的意图等。关系抽取用于确定文本中词语之间的关系，例如谁与谁结婚等。这些技术都是NLP中的常用技术。

深度学习和NLP

深度学习和自然语言的核心是“词义”，在这里，单词用一个实数向量来表示。因此，通过向量来代表单词单词，我们可以将单词置于高维度的空间中，由向量表示的单词起到语义空间的作用。深度学习也适用于情感分析，可以通过创建神经网络来帮助分析。总而言之，NLP与深度学习相结合，就是表示单词、短语的向量，以及它们的含义。

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自然语言处理 NLP 深度学习词干提取情感分析命名实体识别

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