自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个分支，研究计算机和人类语言之间的交互。自然语言处理是对语言各个方面的数学和计算建模以及广泛系统的开发的研究。其中包括集成语音和自然语言的口语系统。自然语言处理在计算机科学中发挥着重要作用，因为该领域的许多方面都涉及计算的语言特征。它是一个研究和应用领域，探索如何使用计算机来理解和操作自然语言文本或语音以完成有用的事情。NLP 是一个庞大的跨学科领域，因此本博客只能提供非常笼统的介绍。 他们三个该领域的主要目标是 调查的人类语言理解和一代——使用电脑到表达、测试并进一步发展人类认知理论。这种方法是 部分的“认知造型”人工方面智力。 这细化和语言学的发展强调普遍性的理论、覆盖范围和 句法的“语言健全性”分析仪。 该方法包括 以数学为导向的分析 正式语言。 这的建设 实用，利用自然 语言接口和处理系统 – 经常与 具体应用 心里。
这种方法包括 早期不太成功的机器 翻译工作也是如此一样多_更有 老挝电话号码数据 前途，并且最近证明，自然语言数据库查询系统。 自然语言处理的三种观点绝不是独立的，正如文献和会议中的热烈讨论所表明的那样，代表每种方法的研究人员会面交换意见，分享结果并批评彼此的想法和系统。 第一个视角是一个科学目标，旨在帮助我们理解我们的语言和我们自己。第二个目标也是一项科学努力， 重点是将语言作为一种 形式的数学对象进行研究。 第三个目标是工程目标，它追求非常实际的目的，即使几乎每个人都能直接、个人使用强大的计算系统，而无需学习特殊的计算机语言。 创建能够以轻松方式与 人类 交互的机器仍然遥不可及，需要改进的信息 处理算法和替代计算架构。然而，过去 十年 令人信服地证明 了利用当今的在高度受限的环境中处理自然语言输入的可行性。 基本概念： 近年来，使用Python应用程序进行自然语言处理的研究工作越来越受到重视。自然语言处理是分析文本的计算机化方法，是一个非常活跃的研究和开发领域。文献区分了自然语言处理的主要应用及其描述方法。 用于语音合成的自然语言处理： 这是基于文本到语音转换（TTS），其中文本数据是系统的第一个输入。它使用高级模块进行语音合成。
它使用句子分割，通过简单的决策树处理标点符号。 用于语音识别的自然语言处理： 自动语音识别系统利用基于语法的自然语言处理技术。它使用上下文无关语法来表示该语言的语法，通过突出添加自动摘要（包括索引）提供了一种处理自发性的方法，它提取语音转录的要点，以处理信息检索和对话系统问题。 NLP的工作原理： 呈现自然语言处理系统中实际发生的情况的最具解释性的方法是通过“语言级别”方法。这也称为语言的同步模型，与早期的顺序模型不同，后者假设人类语言处理的级别以严格顺序的方式相互遵循。 心理语言学研究表明，语言处理更加动态，因为各个级别可以以各种顺序相互作用。内省表明，我们经常使用从通常被认为是较高级别的处理中获得的信息来协助较低级别的分析。 例如，当遇到具有多种可能含义的特定单词时，将使用您正在阅读的文档是关于生物学的语用知识，并且该单词将被解释为具有生物学含义。当然，下面将依次进行级别的描述。 这里的关键点是，意义是由每个级别的语言来传达的，并且由于人类已被证明可以使用所有级别的语言来获得理解，因此自然语言处理算法的能力越强，它所处理的语言级别就越多利用。 tts 系统的通用功能图 音韵学： 该级别涉及单词内部和单词之间语音的解释。