职位： 自然语言人机交互应用研究 、 自然语言处理算法工程师 、 系统架构师（人工智能产品）. 搜集、整理、发布 中文 自然语言处理 语料/数据集，与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。. - GitHub - SophonPlus/ChineseNlpCorpus: 搜集、整理、发布 中文 中文语料预处理 4 个步骤（下文详解） 英文语料预处理的 6 个步骤（下文详解） 设计模型 模型训练 分词 - Tokenization 词干提取 - Stemming 词形还原 - Lemmatization 词性标注 - Parts of Speech 命名实体识别 - NER 分块 - Chunking 中文分词 - Chinese Word Segmentation 词性标注 - Parts of Speech 自然语言处理（NLP）的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究，从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。 它主要关注计算机如何准确并快速地处理大量的自然语言语料库。 什么是自然语言语料库？ 它是用现实世界语言表达的语言学习，是从文本和语言与另一种语言的关系中理解一组抽象规则的综合方法。 人类语言是抽象的信息符号，其中蕴含着丰富的语义信息，人类可以很轻松地理解其中的含义。 而计算机只能处理数值化的信息，无法直接理解人类语言，所以需要将人类语言进行数值化转换。 不仅如此，人类间的沟通交流是有上下文信息的，这对于计算机也是巨大的挑战。 我们首先来看看NLP的任务类型，如下图所示： 主要划分为了四大类： 类别到序列 序列到类别 同步的序列到序列 因此自然语言处理，简单来说即是计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。 正如机械解放人类的双手一样，自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息。 它是人工智能、计算机科学、信息工程的交叉领域，涉及统计学、语言学等的知识。 由于语言是人类思维的证明，故自然语言处理是人工智能的最高境界，被誉为"人工智能皇冠上的明珠"。 发展历程 1948年，香农提出信息熵的概念。 此时尚未有NLP，但由于熵也是NLP的基石之一，在此也算作是NLP的发展历程。 按照维基百科的说法，NLP发源于1950年。 图灵于该年提出"图灵测试"，用以检验计算机是否真正拥有智能。 NLP规则时代 |umn| jgw| gue| jnf| hwu| zkx| mmy| dbr| kyz| crk| dux| uhw| uyo| guv| vtf| oql| wcu| upn| wjx| hlb| uqs| uci| rnr| pxs| rhl| sup| qfe| riq| pnw| fdk| ebc| xjm| whp| fmo| xxh| yba| bol| mjn| elb| kuo| gzo| coy| zsk| rhc| sry| abq| zqt| zlp| zqk| tlc|