NLP（nature language processing)自然语言处理学习_jiagu natural language processing

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一：名词认识

   1 Segmentation (分割 )句号 逗号等标点符号 把句子分隔开

   2 Tokenizing (标记化）

   3 Stop words(停用词） 比如was are and in 等类型的词语

   4 Stemming (提取词干）skipped skipping skips   都来自词语skip

   5 Lemmatization (词型还原）are am is 都是be动词

   6 speech tagging （词性）noum名词。vreb 动词。 preposition 介词

   7 Named entity tagging（命名实体标记）

二：language modeling （n-gram  RNN

     作用：预测下一个单词（比如谷歌搜索 输入一些单词以后 会根据下一个单词出现的可能性提示想查找的内容）

RNN 模型的优缺点：

原始文本（raw  data) __

分词（segmentation)____

清洗（cleaning)无用的标点符号 特殊符号 停用词

标准化（nomalization)  stemming词干提取  lemmation 词型还原

特征提取（feature extraction)  tf-idf word2vec

建模(modeling) 相似度算法 分类算法

文本预处理：<