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Hello，大家好~
欢迎来到【智语小课堂】
我是你们的新朋友小语“老师”
作为一枚人工智能领域的发烧友
今后小语会带大家一起
走进AI，了解AI
话不多说
开始今天的学习吧！
Q
什么是自然语言处理？
A
简单来说，自然语言处理就是让机器模拟人类的语言能力。没有成功的自然语言处理，就不会有真正的认知智能。因此，自然语言处理被视为人工智能的核心问题之一，也被喻为“AI皇冠上的明珠”。
小语
随着人工智能时代的来临，自然语言处理技术也达到了一个新的层次，那么如今的自然语言处理，究竟拥有什么“能力”，结合具体应用场景能做哪些事儿？让我们一起来看吧！
1
词法分析
基于大数据和用户行为的分词后、对词性进行标注、命名实体识别，消除歧义。识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、职位名、产品名词等。实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。
应用场景：各大手机厂商语音助手、小语机器人
2
文本分类
对文章按照内容类型（体育/教育/财经/社会/军事....等等）进行自动分类，为文章聚类、文本内容分析等应用提供基础支持，文章分类对文章内容进行深度分析，输出文章的主题一级分类、主题二级分类，在个性化推荐、文章聚合、文本内容分析等场景具有广泛的应用价值。
3
文本纠错
识别文本中有错误的片段，进行错误提示并给出正确的建议文本内容，在搜索引擎、语音识别、内容审查等功能更好运行的基础模块之一，文本纠错能显著提高这些场景下的语义准确性和用户体验。
应用场景：写作类平台
4
获取摘要
实现文本内容精简提炼，从长篇的文章中自动提取关键句和关键段落，构成摘要内容。进而生成指定长度的新闻摘要。
应用场景：智能写作、语音播报
5
情感分析
能够对文本信息进行“情感”上的正向、负向及中性进行评价。情感分析一般根据不同行业语料进行标注，根据不同的模型获得最佳的情感判断准确率。
应用场景：评论分析与决策、评论分类、舆情监控
6
关键字提取
对文本信息进行核心关键词分析，是内容推荐算法的核心，实施手段之一是根据分词后某个词在文章中的出现次数越多，权重越高，但是，在每篇文章中，往往出现次数最多的是“的”“是”“在”等等，这些词称为“停用词”，表示对结果毫无用处，必须过滤掉的词。