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自然语言处理的核心任务？自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是AI领域的一个分支，它主要分为4个基本任务：词法分析、句法分析、篇章分析和向量技术。
nlp入门基础知识？自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涉及计算机与人类语言之间的交互。入门基础知识包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义分析、情感分析等。常用的技术包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入、循环神经网络和注意力机制等。NLP应用广泛，如机器翻译、文本分类、问答系统等。学习NLP需要掌握编程技能和数学基础，了解常用的NLP工具和库，如NLTK、spaCy和TensorFlow等。不断学习和实践是提高NLP能力的关键。
nlp的分类？自然语言处理（NLP）的主要分类可以分为三个方面：文本分类，语义分析和语言生成。
文本分类是指将文本归类到不同的文本集合中，例如将新闻文章归类到不同的主题类别下。
语义分析则涉及到对文本的意义和语境进行分析，例如情感分析、实体识别等。
语言生成则是指根据一定规则和模板生成新的文本，例如自动摘要和机器翻译。这些分类方法常常被综合应用于NLP项目中，以实现更加智能化的文本处理和应用。
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