自然语言处理中常用的9种算法(6)_nlp算法有哪些

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能密切相关的一门学术研究。它涉及如何有效地处理及运用自然语言，是使计算机具有理解、生成、管理和储存自然语言的能力的重要科技领域。当前，基于统计模型、规则方法、神经网络等技术实现的各种 NLP 技术已经在多个领域得到了广泛应用。而本文将从词性标注、命名实体识别、依存句法分析、机器翻译、语音合成、文本摘要、情感分析等多方面对 NLP 中最常用的9种算法进行详细剖析并给出一些具体的操作步骤和代码实例，希望能够帮助读者更好地理解和掌握NLP中的这些算法，并借此促进NLP的发展。

2.基本概念术语说明

2.1 词性标注（Part-of-speech tagging）

词性标记又称词类标注，是指将一个单词分到相应的词类或者说是词性类别之内。例如，我们可以把一个英文句子划分为由动词、名词、形容词、副词等组成的词性序列。这样做有助于提高理解自然语言的能力，因为不同的词性之间存在着不同的含义和关系，而不同词性的单词又可以影响语法结构。例如，“中国的首都是北京”中的“首都”是一个名词，“共产主义”是一个名词短语，“热爱生活”是一个副词。所以，词性标注是一个重要的任务，也是NLP中的一个基础任务。下面，我们通过一个例子来学习词性标注。

例 1:

张三同志来到了北京大学。他看到了清华大学的图书馆。

• 输入："张三同志来到了北京大学。他看到了清华大学的图书馆。"