自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的 AI 方法。
如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作，希望听取基于对话的临床专家系统的决策时，则需要处理自然语言。
NLP 领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务。 NLP 系统的输入和输出可以是 -
在本节中，我们将了解 NLP 的不同组件。 NLP 有两个组件。 这些组件如下所述 -
它涉及以下任务 -
它是从一些内部表现形式以自然语言的形式产生有意义的短语和句子的过程。 它涉及 -
NLU的形式和结构非常丰富， 然而，它是不明确的。 可能会有不同程度的模糊性 -
词汇含糊不清 它处于一个非常原始的层面，如单词级别。 例如，将单词“board”视为名词或动词？
语法级别歧义 一个句子可以用不同的方式解析。 例如，“他用红色帽子举起甲虫。” - 他用帽子举起甲虫，还是举起了一顶带有红色帽子的甲虫？
参照歧义 参考使用代词的东西。 例如，里马去了高里。 她说，“我累了。” - 究竟是谁累？
现在让我们看看 NLP 术语中的一些重要术语。
本节介绍 NLP 中的分析步骤。
词汇分析 它涉及识别和分析单词的结构。 语言的词汇表示语言中的单词和短语的集合。 词法分析将整个 txt 块分成段落，句子和单词。
句法分析(解析) 它涉及分析句子中的单词，语法和安排单词的方式，以显示单词之间的关系。“The school goes to boy”等句子被英语句法分析器拒绝。
语义分析 它从文本中提取确切含义或字典含义。 文本被检查是否有意义。 它通过映射任务域中的语法结构和对象来完成。语义分析器忽视诸如“热冰淇淋”之类的句子。
话语整合 任何句子的含义都取决于在它之前的句子的含义。 此外，它也带来了紧接着的后续句子的含义。
语用分析 在此期间，所说的重新解释了它的实际意义。 它涉及推导需要真实世界知识的语言方面。