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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

及发展历史

自然语言处理(NLP)作为当今互联网技术发展的重要组成部分，其能力对社会、经济、科技、医疗等领域都产生着巨大的影响。随着大数据、云计算、移动互联网、物联网、图像识别等新技术的广泛应用，传统的基于规则的机器学习方法已经难以满足现代化需求。基于深度学习的神经网络模型得到了快速发展，也在NLP领域扮演着越来越重要的角色。近年来，深度学习技术取得了极大的突破，在多标签分类、文本匹配、信息抽取、机器翻译等领域均取得了优异的成果。

自然语言处理技术是研究如何使计算机理解并处理自然语言的学术研究领域。它涵盖了自然语言生成、语音合成、信息检索、语义理解、问答系统、对话系统、机器翻译、词性标注、命名实体识别、情感分析等方面，主要研究计算机处理人类语言的方式、掌握自然语言的各种表示、构建有效的模型，从而使得自然语言可以用于各种应用场景，促进人类社会的进步。

自然语言处理的重要前沿研究包括词法标记、句法分析、语音识别、语义分析、文本挖掘、文本聚类、机器翻译、文本摘要、对话系统、自动摘要、文本生成、图片描述、垂直搜索引擎、用户体验建模、计算机视觉等多个子领域。

NLP技术是一个蓬勃发展的领域，不断地有新的研究热点涌现出来。诸如BERT、GPT-3、YOLOv5、DialogueGCN等新兴技术正在逐渐影响着NLP技术的发展方向。

2.自然语言处理技术的分类与介绍

自然语言处理技术可以分为四大类：

- 文本处理：指对文本进行信息提取、组织、转换、存储等功能，例如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等；
- 语音处理：包括语音合成、语音识别等；
- 图形处理：图像识别、对象检测与跟踪、文本与图像匹配、人脸检测与识别等；
- 计算语言学：包括逻辑与集合理论、语义模糊、推理与规约、计算理论、概率论
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