NLP 基本术语介绍
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发布时间：2024-10-02 13:41
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时间：2024-10-13 11:11
在深入理解NLP（自然语言处理）的应用场景后，本文将系统性地介绍几个关键术语，以便后续内容更流畅地展开讨论。
1. 基本机器学习概念
NLP与人工智能、语言学和计算机科学交织，理解机器学习的基础至关重要。首先，有监督学习（如天气预测）和无监督学习（如客户分群）是机器学习的两大支柱。有监督学习依赖于标记数据，如预测是否下雨，而无监督学习则在无标签数据中寻找模式，如自动识别客户群体。
接着是神经网络，它模仿人脑神经元工作，包括输入、隐藏和输出层，深度神经网络尤其在大量标注数据的有监督学习任务中表现出色。
2. NLP相关概念
在机器学习基础上，NLP特有的概念包括：
词语切分（Tokenization）：将文本分解成独立的词语，是NLP的初步处理。
停用词：无实际意义的高频词，如介词，常在预处理中移除。
词性标注（POS Tagging）：识别单词的语法角色，为后续分析提供基础信息。
通过这些基础概念的掌握，读者可以更深入地理解接下来关于词袋模型（Bag of Words）等更高级的NLP内容。
接下来的篇章将从词袋模型开始，进一步探讨NLP的细节。
