新知榜官方账号
2023-09-16 10:10:32
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(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。
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。
相关工具
相关文章
推荐
用Deepseek写AI绘图提示词,像呼吸一样简单!
2025-02-19 16:12
你以为AI绘画是黑科技?其实早成了“路边摊生意”!
2025-02-19 10:15
Flux爆火,全网最全面最详细的Flux使用教程!
2025-02-18 14:19
用AI如何创作音乐,实战教学来啦!
2025-02-17 17:23
MidJourney让你秒变绘画大神,从零开始画哪吒!
2025-02-17 14:56
AI应用新境界:让人工智能成为你的得力助手
2025-02-14 15:45
AI短片革命:当创作遇上智能,人人都能成为导演
2025-02-14 14:53
AI狂潮下的人类职场:是失业危机还是进化契机?
2025-02-13 16:53
开启影视创作新纪元,效率提升 10 倍的神器来了!
2025-02-13 15:11
深度解析DeepSeek:当AI技术照进创作产业的未来
2025-02-12 17:16