自然语言处理的基本原理是什么

自然语言处理 (NLP) 是一门计算机科学学科，专注于让计算机理解和生成人类语言。 其基本原理包括：
1. 语言建模：
确定给定一段文本中单词或序列的概率分布。
用于预测下一个单词、翻译语言和文本生成。
2. 词法分析：
将文本分解为称为词素的组成部分，如词干、前缀和后缀。
有助于理解单词的含义和词性。
3. 句法分析：
确定句子的结构和词语之间的关系。
用于理解语言的语法和含义。
4. 语义分析：
理解文本的含义，包括单词的意义和句子的整体含义。
使用词典、本体和知识库来推断含义。
5. 话语分析：
理解文本中句子之间的关系和连贯性。
用于对话系统、总结和文本归类。
6. 机器学习：
NLP 系统通常使用机器学习算法来执行任务，如语言建模、句法分析和语义分析。
算法通过训练大量文本数据学习语言模式。
7. 深度学习：
一种机器学习技术的子集，它使用称为神经网络的人工智能模型。
在 NLP 中，深度学习用于复杂任务，如机器翻译、文本生成和问答。
8. 知识表示：
将语言信息存储为计算机可以理解的形式，如本体、图和知识图。
用于推断、事实检索和推理。
9. 评估：
使用度量标准衡量 NLP 系统的性能，例如准确度、召回率和 F1 分数。
指导模型开发和改进。
10. 应用场景：
机器翻译
文本摘要
问答系统
对话界面
搜索引擎