自然語言處理以英文或中文為研究背景，有什麼區別

1樓：

自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。

因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，特別是其中的系統。因而它是電腦科學的一部分。

自然語言處理（nlp）是電腦科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。因此，自然語言處理是與人機互動的領域有關的。在自然語言處理面臨很多挑戰，包括自然語言理解，因此，自然語言處理涉及人機互動的面積。

在nlp諸多挑戰涉及自然語言理解，即計算機源於人為或自然語言輸入的意思，和其他涉及到自然語言生成。

自然語言處理包括哪些

2樓：毓天宇

2.資訊抽取：從給定文字中抽取重要的資訊，比如，時間、地點、人物、事件、原因、結果、數字、日期、貨幣、專有名詞等等。

通俗說來，就是要了解誰在什麼時候、什麼原因、對誰、做了什麼事、有什麼結果。涉及到實體識別、時間抽取、因果關係抽取等關鍵技術。

3.文字挖掘（或者文字資料探勘）：包括文字聚類、分類、資訊抽取、摘要、情感分析以及對挖掘的資訊和知識的視覺化、互動式的表達介面。目前主流的技術都是基於統計機器學習的。

4.機器翻譯：把輸入的源語言文字通過自動翻譯獲得另外一種語言的文字。

根據輸入媒介不同，可以細分為文字翻譯、語音翻譯、手語翻譯、圖形翻譯等。機器翻譯從最早的基於規則的方法到二十年前的基於統計的方法，再到今天的基於神經網路（編碼-解碼）的方法，逐漸形成了一套比較嚴謹的方法體系。

5.資訊檢索：對大規模的文件進行索引。

可簡單對文件中的詞彙，賦之以不同的權重來建立索引，也可利用1，2，3的技術來建立更加深層的索引。在查詢的時候，對輸入的查詢表示式比如乙個檢索詞或者乙個句子進行分析，然後在索引裡面查詢匹配的候選文件，再根據乙個排序機制把候選文件排序，最後輸出排序得分最高的文件。

6.問答系統：對乙個自然語言表達的問題，由問答系統給出乙個精準的答案。

需要對自然語言查詢語句進行某種程度的語義分析，包括實體鏈結、關係識別，形成邏輯表示式，然後到知識庫中查詢可能的候選答案並通過乙個排序機制找出最佳的答案。

7.對話系統：系統通過一系列的對話，跟使用者進行聊天、、完成某一項任務。

涉及到使用者意圖理解、通用聊天引擎、問答引擎、對話管理等技術。此外，為了體現上下文相關，要具備多輪對話能力。同時，為了體現個性化，要開發使用者畫像以及基於使用者畫像的個性化回覆。

隨著深度學習在影象識別、語音識別領域的大放異彩，人們對深度學習在nlp的價值也寄予厚望。再加上alphago的成功，人工智慧的研究和應用變得炙手可熱。自然語言處理作為人工智慧領域的認知智慧型，成為目前大家關注的焦點。

很多企業都在進入自然語言領域，寄望未來在人工智慧方向大展身手。

自然語言處理（簡稱nlp），是研究計算機處理人類語言的一門技術。