自然語言處理NLP企業(yè)級項目課程合集（實體關系抽取+情感分析+新聞文本分類+火車票識別+命名實體識別）

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一、Pytorch BiLSTM_CRF 醫(yī)療命名實體識別項目

二、Pytorch LSTM_GCN_IE 圖卷積_火車票識別項目

三、Pytorch Bert_TextCNN 新聞文本分類項目

四、Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA 屬性級情感分析項目

五、Pytorch Bert_CasRel_RE 實體關系抽取項目

一、NLP是什么

自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計算機科學的一部分。

自然語言處理，即實現(xiàn)人機間自然語言通信，或實現(xiàn)自然語言理解和自然語言生成是十分困難的。造成困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性（ambiguity）。

自然語言的形式（字符串）與其意義之間是一種多對多的關系。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認為它正是自然語言理解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某種無歧義的計算機內部表示。

自然語言處理，是研究計算機處理人類語言的一門技術，分為：語言學方向、數(shù)據(jù)處理方向、語言工程方向、人工智能和認知科學方向 4 大方向。

自然語言處理的研究方向包括如下內容。

句法語義分析：對于給定的句子，進行分詞、詞性標記、命名實體識別和鏈接、句法分析、語義角色識別和多義詞消歧。

信息抽?。簭慕o定文本中抽取重要的信息，如時間、地點、人物等，涉及實體識別、時間抽取、因果關系抽取等關鍵技術。

文本挖掘：包括文本聚類、分類、信息抽取、摘要、情感分析以及對挖掘的信息和知識的可視化、交互式的表達界面。目前主流的技術都是基于統(tǒng)計機器學習。

機器翻譯：把輸入的源語言文本通過自動翻譯獲得另外一種語言的文本，可分為文本翻譯、語音翻譯、圖形翻譯等。機器翻譯從最早的基于規(guī)則的方法到二十年前的基于統(tǒng)計的方法，再到如今的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，逐漸形成了一套比較嚴謹?shù)姆椒w系。

信息檢索：對大規(guī)模的文檔進行索引。在查詢時，對表達式的檢索詞或者句子進行分析，在索引里面查找匹配的候選文檔，通過排序機制把候選文檔排序，輸出得分最高的文檔。

問答系統(tǒng)：對自然語言查詢語句進行某種程度的語義分析，包括實體鏈接、關系識別，形成邏輯表達式，在知識庫中查找可能的候選答案，通過排序機制找出最佳的答案。

對話系統(tǒng)：系統(tǒng)通過一系列的對話，跟用戶進行聊天、回答、完成某一項任務，涉及用戶意圖理解、通用聊天引擎、問答引擎、對話管理等技術。