自然语言处理任务分类

自然语言处理的任务覆盖了从词到篇章的多个层次，常见的可以分为以下几类：

这是最底层的任务，用于清洗和结构化文本。

· 分词：将连续文本切分成有意义的词或字（对中文等语言尤为重要）。

· 词性标注：为每个词标注名词、动词等词性。

· 命名实体识别：提取文本中的人名、地名、时间等专有名词。

旨在让机器把握文本的含义。

· 关键词提取：自动找出能代表文本核心内容的关键词或短语。

· 文本分类：将文本按主题、情感等类别归类，如新闻分类、垃圾邮件过滤。

· 情感分析：判断文本表达的情绪倾向，如正面、负面或中性。

· 文本匹配：判断两段文本的相似度或逻辑关系。

分析文本内部的结构和关系。

· 句法分析：分析句子的语法结构，如主谓宾关系。

· 指代消解：确定代词（如"他"、"它"）具体指代哪个名词。

· 关系抽取：从文本中抽取实体之间的语义关系，如从"比尔盖茨创立了微软"中抽取出（比尔盖茨，创始人，微软）。

根据输入信息，生成人类可读的文本。

· 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。

· 文本摘要：将长文本压缩成短摘要，分为抽取式（摘录原文句子）和生成式（自己组织语言重写）。

· 文本生成：根据提示或数据生成连贯的新文本，如写诗、新闻报道等。

· 数据到文本：将结构化数据（如表格、JSON）转换成自然语言描述。

实现人机用自然语言交流。

· 问答系统：根据问题直接给出答案，如搜索引擎、智能客服。

· 对话系统：进行多轮交互，完成特定任务（如订票）或开放闲聊。

通常需要融合以上多项能力。

· 信息抽取：从非结构化文本中抽取出结构化信息（如事件的时间、地点、人物等）。

· 语义解析：将自然语言转换成机器可执行的逻辑形式，如将"明天的天气"转为SQL查询语句。

主要涉及从大规模文本集合中查找信息。

· 文档检索：根据查询词找出相关文档。

· 智能问答：在检索基础上进行答案抽取。

总的来说，这些任务有些侧重理解（如分类、情感分析），有些侧重生成（如翻译、摘要），而很多实际应用（如智能助手）则同时依赖多种任务。