自然语言处理的基本概念、技术、应用与发展挑战分析
该思维导图概述了自然语言处理(NLP)的基本概念、核心技术、应用领域及面临的挑战。基本概念包括文本分析、语音识别等;核心技术涵盖分词、句法分析等;应用领域涉及搜索引擎、虚拟助手等。与此同时,NLP还面临语言多样性、上下文理解等挑战,需要不断发展和完善。
源码
# 自然语言处理(NLP)
- 基本概念
- 文本分析
- 情感分析
- 主题建模
- 语音识别
- 语音到文本
- 语音合成
- 机器翻译
- 统计机器翻译
- 神经机器翻译
- 问答系统
- 基于规则的问答
- 深度学习问答
- 信息提取
- 实体识别
- 关系提取
- 核心技术
- 分词
- 句子分割
- 字典分词
- 词性标注
- 统计标注
- 深度学习标注
- 句法分析
- 依存句法分析
- 短语结构分析
- 语义理解
- 词义消歧
- 概念图谱
- 生成模型
- 文本生成
- 对话生成
- 应用领域
- 搜索引擎
- 信息检索
- 排名算法
- 社交媒体分析
- 用户情感分析
- 趋势预测
- 虚拟助手
- 语音助手
- 聊天机器人
- 内容推荐
- 基于协同过滤
- 基于内容的推荐
- 自动摘要
- 提取式摘要
- 生成式摘要
- 挑战与发展
- 语言多样性
- 方言处理
- 低资源语言
- 上下文理解
- 长文本处理
- 多轮对话
- 歧义问题
- 词义歧义
- 句法歧义
- 计算资源
- 大数据处理
- 模型训练时间
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