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自然语言处理-核心技术与发展历程.docx
资料介绍
自然语言处理
一、自然语言处理的定义与核心目标
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言，实现人与计算机之间有效的语言交互。自然语言是人类区别于其他生物的核心特征之一，是人类交流思想、传递信息、传承文化的主要载体，而自然语言处理的核心目标，就是打通人类自然语言与机器二进制语言之间的壁垒，让机器能够读懂人类文字、听懂人类语音，还能够生成符合人类表达习惯的自然语言内容，最终助力人类提升信息处理效率，拓展语言应用的边界。
具体来看，自然语言处理的核心目标可以拆解为四个层面：第一是理解层面，让机器准确把握自然语言的语义、语法与语用信息，识别文本或语音中包含的主体、情感、意图等核心内容；第二是转换层面，实现自然语言与机器可执行代码、结构化数据之间的双向转换，降低普通用户与技术系统之间的交互门槛；第三是生成层面，让机器能够自动生成符合语法规则、语义连贯、满足特定场景需求的自然语言内容；第四是交互层面，支撑多轮自然语言对话，实现人机之间基于自然语言的流畅信息交互。
二、自然语言处理的发展历程
自然语言处理的发展大致可以分为四个阶段，每个阶段都受到当时技术水平和认知理念的影响，呈现出不同的特征。
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