java中文自然语言处理（java自然语言处理 pdf）

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本文目录一览：

1、自然语言处理的重要应用如下：机器翻译。机器翻译（MachineTranslation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。

2、机器翻译、智能人机交互、阅读理解和机器创作都属于自然语言处理技术的应用领域。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，涵盖了多个应用领域。

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3、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。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。

它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、于一体的科学。

自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。

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因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。

从下图也可以看出自然语言处理是人工智能的一个重要分支。在自然语言处理的发展过程中，主要存在两种观点，如下：理性主义方法：该方法从自然语言的语法角度出发，是通过制定各种语法规则来解决自然语言处理问题。

自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。

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百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。

基于因果推断（反事实样本）的模型可解释性方法已经被越来越多的应用于各个场景。接下来，我们看两个分别来自于自然语言处理和推荐系统场景的案例。重复问题识别是问题搜索场景里的重要任务，图中的两个语句被识别为重复的问题。

如何找到这些学者呢，一个简单的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中检索“自然语言处理”、 “计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样，马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。

1、使用计算机处理自然语言，首先要做的是将语言录入处理程序，其实大部分都是将普通的文本写入你的处理程序，使用变量将文本保存。分词写入文本后，首先要对文本进行分词，这一点英文比较容易，中文就困难一些。

2、自然语言处理过程如下：自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。

3、数据预处理在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

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