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自然语言处理（NLP）领域有哪些常见任务？
- 基础任务 - 中文分词：将一串连续的字符构成的句子分割成词语序列- 子词切分：将一个单词切分为若干连续的片段- 词性标注（Part-Of-Speech，POS）：标注词语在句子中扮演的语法角色- 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等- 句法分析（Syntactic Parsing）：给定一个句子，分析句子的句法成分信息，例如主谓宾定状补等成分- 语义分析
- 应用任务 - 情感分析- 意图识别- 问答系统- 对话系统- 机器翻译- 文本总结
参考文章：
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）基础知识
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：中文分词和子词切分
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：词性标注（POS Tagging）和句法分析（Syntactic Parsing）
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：语义分析（Semantic Analysis）
Python正则表达式
re
模块中，
re.match()
和
re.search()
的区别
re.match()从字符串开头开始匹配，成功返回Match object, 失败返回None，只能到匹配一个结果re.search()在字符串中进行搜索，成功返回Match object, 失败返回None, 只能到匹配一个结果
本文转载自: https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/131384980
版权归原作者 von Neumann 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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