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让非技术背景的人也能理解NLP

我们发现，对于非技术人员来说，入门人工智能并不容易。因此，我们将国内外优质的科普内容整合在一起，以最通俗易懂的方式呈现，使每个人都能理解人工智能的基本概念，特别是自然语言处理（NLP）领域的知识。

本篇内容专注于NLP，我们整理了一些关于NLP的基础知识。通过阅读本篇内容，您将能够解答以下几个问题：

• NLP是什么？为什么要研究NLP？
• 研究和应用NLP的目的何在？
• NLP在实际应用中会用到哪些方法？大致有哪些步骤？

鉴于本篇内容主要面向非技术人群，因此不会涉及过多的技术细节或代码，即使没有技术背景，也能轻松理解。

NLP的重要概念

自然语言处理 – NLP

NLP是连接人类与机器沟通的桥梁。这部分将解释NLP的重要性、研究目的、应用方向，以及NLP的主要方法和流程，帮助大家对NLP有一个宏观的认识。

详细了解：《一文看懂自然语言处理-NLP（4个典型应用+5个难点+6个实现步骤）》

自然语言理解 – NLU

自然语言理解的目标是让机器具备人类的语言理解能力。然而，由于自然语言理解存在诸多难点，NLU的表现至今仍无法达到人类水平。

详细了解：《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

自然语言生成 – NLG

NLG旨在消除人类与机器之间的沟通障碍，将非语言格式的数据转化为人类可以理解的语言形式，例如文章或报告。

详细了解：《一文看懂自然语言生成 - NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

分词 – Tokenization

分词是NLP中的一个重要步骤，它将长文本（如句子、段落、文章）分解成以单词为单位的数据结构，以便于后续处理和分析。

详细了解：《一文看懂NLP里的分词（中英文区别+3大难点+3种典型方法）》

词干提取 – Stemming | 词形还原 – Lemmatisation

词干提取和词形还原是英文语料预处理中的关键环节。尽管它们的目的相同，但两者在具体实现上有所不同。本文将详细介绍两者的概念、异同及实现算法。

详细了解：《一文看懂词干提取和词形还原（基本概念、异同、主流算法）》

词性标注 – Part of speech

本文结合学习经验和相关资料，对自然语言处理中的词性标注进行了全面介绍，包括定义、当前的难点及常用方法。此外，还推荐了一系列实用工具及其使用方法。

详细了解：《一文看懂词性标注（基本概念+4种方法+7种工具）》

命名实体识别 – Named-entity recognition | NER

命名实体识别（NER）是指识别文本中的特定实体，如人名、地名、机构名等。简单来说，就是确定自然文本中实体的边界和类型。

详细了解：《一文看懂NLP里的命名实体识别 - NER（发展史+4类方式+工具推荐）》