自然语言处理任务 | 原创，AI翻译

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基础自然语言处理任务是理解和生成人类语言的基础。以下是自然语言处理中的一些核心任务：

1. 分词

• 将文本拆分为更小的单元，如单词、句子或子词
• 示例：
  • 输入：”Natural Language Processing is fun!”
  • 输出：[“Natural”, “Language”, “Processing”, “is”, “fun”, “!”]

2. 词性标注

• 为句子中的词语分配语法标签（如名词、动词、形容词）
• 示例：
  • 输入：”I love NLP.”
  • 输出：[(“I”, “PRP”), (“love”, “VBP”), (“NLP”, “NN”)]

3. 命名实体识别

• 识别并分类文本中的实体（如人物、组织、地点）
• 示例：
  • 输入：”Barack Obama was born in Hawaii.”
  • 输出：[(“Barack Obama”, “PERSON”), (“Hawaii”, “LOCATION”)]

4. 情感分析

• 判断文本传达的情感或情绪（如积极、消极、中性）
• 示例：
  • 输入：”I love this movie!”
  • 输出：”积极”

5. 词形还原与词干提取

• 将词语还原为其基本形式
• 示例：
  • 输入：”running”, “ran”, “runs”
  • 输出（词形还原）：”run”
  • 输出（词干提取）：”run”

6. 停用词去除

• 移除无实际意义的常见词（如”and”、”is”、”the”）
• 示例：
  • 输入：”The cat is on the mat.”
  • 输出：[“cat”, “mat”]

7. 文本分类

• 将文本归类到预定义的类别或标签中
• 示例：
  • 输入：”This is a sports article.”
  • 输出：”体育”

8. 语言建模

• 预测序列中的下一个词或为词序列分配概率
• 示例：
  • 输入：”The cat sat on the ___”
  • 输出：[“mat” (0.8), “chair” (0.1), “floor” (0.1)]

9. 机器翻译

• 将文本从一种语言翻译成另一种语言
• 示例：
  • 输入：”Hello, how are you?”
  • 输出：”Hola, ¿cómo estás?”

10. 文本摘要

• 从长文本生成简洁的摘要
• 示例：
  • 输入：”Natural language processing is a subfield of AI. It involves understanding and generating human language.”
  • 输出：”NLP是人工智能的一个子领域，用于理解和生成人类语言”

11. 指代消解

• 识别不同词语指向同一实体的现象
• 示例：
  • 输入：”Alice said she would come.”
  • 输出：”Alice” -> “she”

12. 问答系统

• 基于给定上下文或知识回答问题
• 示例：
  • 输入：上下文：”Paris is the capital of France.” 问题：”What is the capital of France?”
  • 输出：”Paris”

13. 词向量

• 将词语表示为高维空间中的连续向量
• 示例：
  • 输入：”king”, “queen”, “man”, “woman”
  • 输出：呈现”king - man + woman ≈ queen”等语义关系

14. 拼写检查与文本规范化

• 纠正拼写错误并标准化文本（如”u r” -> “you are”）
• 示例：
  • 输入：”I luv NLP!”
  • 输出：”I love NLP!”

15. 文本生成

• 基于模型或输入提示生成连贯文本
• 示例：
  • 输入：”Once upon a time,”
  • 输出：”Once upon a time, there lived a brave knight in a faraway kingdom.”

这些任务构成了更复杂自然语言处理系统（如聊天机器人、虚拟助手和推荐系统）的基础构建模块。

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