【人工智能】NLP入门指南：自然语言处理基础全解析

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前言

    在数字化时代，自然语言处理（NLP）已成为人机交互的桥梁。本文将引导读者从基础到应用，全面了解NLP技术。首先，我们将探索NLP的两大支柱：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），理解它们如何分别让机器理解与生成人类语言。接着，文章将深入中文文本的分词技术，特别是jieba分词的使用。进一步，我们将学习文本的数值表示方法，包括one-hot编码、Word2Vec和Embedding模型，这些技术赋予机器学习模型处理语言的能力。最后，通过TensorFlow Playground，我们将直观体验神经网络在NLP中的应用。

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一、NLP

NLP（自然语言处理）

    NLP（Natural Language Processing） 是自然语言处理的缩写，是人工智能和语言学领域的交叉学科，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。NLP 的目标包括让计算机能够读取、解析、理解和生成人类语言文本，从而进行各种与语言相关的任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、聊天机器人等。

NLP 的研究内容主要以下几个方面：

1. 词法分析：包括分词、词性标注、命名实体识别等。
2. 句法分析：分析句子结构，如短语划分、依存关系分析等。
3. 语义分析：理解句子或文本的含义，包括词义消歧、语义角色标注等。
4. 信息抽取：从文本中提取结构化信息，如关系抽取、事件抽取等。
5. 文本生成：根据特定要求生成自然语言文本，如文本摘要、文本续写等。
6. 文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等。
7. 机器翻译：将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。
8. 问答系统：根据用户提出的问题，从文本或知识库中检索答案。

    为了实现这些任务，NLP 研究者通常会使用各种算法和模型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的 NLP 模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 等，在 NLP 任务中取得了显著的性能提升。

    自然语言处理（NLP Natural Language Processing） 是一种专业分析人类语言的人工智能。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。

• 2个核心任务：
  • 自然语言理解 NLU （Natural Language Understanding）
  • 自然语言生成 - NLG （Natural Language Generation）

NLU（自然语言理解）

    自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU） 旨在使计算机能够理解和处理人类语言。它通过人工智能技术，从语音或文本输入中获取信息，并对其进行解析以提取有意义的内容。
    通俗来说，NLU就是机器需要理解人的意思。举个栗子