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nlp的分类？自然语言处理（NLP）的主要分类可以分为三个方面：文本分类，语义分析和语言生成。
文本分类是指将文本归类到不同的文本集合中，例如将新闻文章归类到不同的主题类别下。
语义分析则涉及到对文本的意义和语境进行分析，例如情感分析、实体识别等。
语言生成则是指根据一定规则和模板生成新的文本，例如自动摘要和机器翻译。这些分类方法常常被综合应用于NLP项目中，以实现更加智能化的文本处理和应用。
nlp入门基础知识？自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涉及计算机与人类语言之间的交互。入门基础知识包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义分析、情感分析等。常用的技术包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入、循环神经网络和注意力机制等。NLP应用广泛，如机器翻译、文本分类、问答系统等。学习NLP需要掌握编程技能和数学基础，了解常用的NLP工具和库，如NLTK、spaCy和TensorFlow等。不断学习和实践是提高NLP能力的关键。
什么是语言和语言理解?自然语言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何？自然语言处理(NLP，Natural Language Processing) 是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。
一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一
自然语言处理技术的应用？自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。
简单来说，自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力。
应用：
1、机器翻译，2、信息检索，3、自动问答，除此之外，情感分析、自动文本摘要、社会计算和信息抽取也都有广泛的应用。
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