什么是自然语言处理（NLP）？
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内容提要
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个子领域，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。主要任务包括语音识别、文本分类和自然语言生成。NLP起源于20世纪50年代，近年来深度学习方法在该领域得到了广泛应用，尤其在医疗和健康记录分析中具有重要意义。
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关键要点
- 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个子领域，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
- NLP的主要任务包括语音识别、文本分类、自然语言理解和自然语言生成。
- NLP起源于20世纪50年代，艾伦·图灵在1950年提出了图灵测试，涉及自然语言的自动解释和生成。
- 2010年，Tomáš Mikolov及其合作者应用简单的递归神经网络进行语言建模，随后开发了Word2vec。
- 深度学习方法在NLP中变得广泛应用，尤其在医疗和健康记录分析中具有重要意义。
- NLP任务可以分为多个类别，包括文本和语音处理、光学字符识别、语音识别、文本到语音转换等。
- 文本分析中的分词（Tokenization）是将文本分割为单个单词或词片段的过程。
- 词形还原（Lemmatization）是去除词尾变化并返回词的基本字典形式的任务。
- 词性标注（Part-of-speech tagging）是确定句子中每个单词的词性。
- 词干提取（Stemming）是将变化形式的单词简化为基本形式的过程。
