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你知道自然語言處理(NLP)能解決哪些問題嗎?即自然語言處理任務(wù)分類有哪些? 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-1-24 14:53
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“ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上只是一種技術(shù)工具,在實際應(yīng)用中需要根據(jù)不同的任務(wù)類型設(shè)計不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ”

在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中,我們了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種技術(shù)手段;但如果要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決具體問題,還需要把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與具體的問題相結(jié)合;因此就誕生了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大主要任務(wù)類型,自然語言處理——NLP和計算機視覺——CV。

但一直說自然語言處理,那么自然語言處理到底能做哪些事情,它解決了哪些問題? 這個就是我們今天要討論的問題。

你知道自然語言處理(NLP)能解決哪些問題嗎?即自然語言處理任務(wù)分類有哪些?-AI.x社區(qū)



自然語言處理的任務(wù)分類

具體來說自然語言處理并不是一個準(zhǔn)確的任務(wù)領(lǐng)域,只是一個大概的方向;任何與自然語言有關(guān)的問題都屬于自然語言處理領(lǐng)域。但具體來看,根據(jù)不同的自然語言處理任務(wù),自然語言處理又分為多種不同的任務(wù)類型;比如說,對話,問答,分類等。

那自然語言處理任務(wù)大概有哪些類型呢?

自然語言處理主要包括四大任務(wù)類型,而每個大的任務(wù)類型下又有多個小的子任務(wù)類型。

  • 序列標(biāo)注任務(wù)
  • 分類任務(wù)
  • 生成式任務(wù)


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序列標(biāo)注任務(wù)

序列標(biāo)注任務(wù)是解決NLP問題時經(jīng)常遇到的基本問題,在序列標(biāo)注中需要對序列中的每一個元素標(biāo)注一個標(biāo)簽;一般來說,一個序列指一個句子,而一個元素指的是句子中的一個詞。

比如信息提取問題就是可以被任務(wù)是一個序列標(biāo)注問題,如從公告中獲取會議時間,地點,人物等。

序列標(biāo)注具體任務(wù)

(1)分詞

  • 輸入:word + tag(I:in word;E:end of word);
  • 輸出:tag of word,標(biāo)簽是E的后面加空格,就達(dá)到了分詞的目的;

(2)詞性標(biāo)注(Part-of-Speech tagging ,POS tagging)

  • 輸入:word + tag (詞性:動詞、名詞、形容詞等);
  • 輸出:詞性;
  • 模型:HMM也可以做

(3)命名實體標(biāo)注(name entity recognition, NER)

  • 輸入:word + tag(B: begin of entity,I : inside of entity,o: outside of entity);
  • 輸出:實體標(biāo)注;

(4)詞義角色標(biāo)注 (semantic role labeling, SRL) :

  • 輸入: word + 是不是謂語(B-Argo,I-Argo,BV );
  • 輸出:語義角色;

分類任務(wù)

文本分類任務(wù)旨在對輸入的文本進(jìn)行分類,分配一個或多個預(yù)定義標(biāo)簽。

1.1 主題分類

  • 目標(biāo):根據(jù)文本的主題將其歸類。
  • 應(yīng)用場景:新聞分類、郵件分類。
  • 示例:

    a.輸入:一篇關(guān)于“氣候變化”的文章。

    b.輸出:標(biāo)簽“環(huán)境”。

1.2 情感分析

  • 目標(biāo):判斷文本的情感傾向(積極、消極或中立)。
  • 應(yīng)用場景:用戶評價分析、輿情監(jiān)測。
  • 示例:

     a.輸入:“這部電影太棒了!”

     b.輸出:“積極”。

1.3 垃圾郵件檢測

  • 目標(biāo):判斷郵件或消息是否為垃圾信息。
  • 應(yīng)用場景:郵件過濾、短信反詐騙。

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生成式任務(wù)

文本生成任務(wù)旨在生成符合輸入需求的文本。

2.1 機器翻譯

  • 目標(biāo):將一種語言翻譯為另一種語言。
  • 應(yīng)用場景:多語言交流、跨境電商。
  • 示例:

     a.輸入:“How are you?”

     b.輸出:“你好嗎?”

2.2 文本摘要

  • 目標(biāo):提取或生成長文本的摘要。
  • 應(yīng)用場景:新聞?wù)?、報告生成?/li>
  • 示例:

     a.輸入:一篇長文。

     b.輸出:簡短的核心內(nèi)容。

2.3 對話生成

  • 目標(biāo):根據(jù)對話上下文生成自然的回答。
  • 應(yīng)用場景:聊天機器人、智能客服。
  • 示例:

     a.輸入:“天氣怎么樣?”

     b.輸出:“今天是晴天,溫度22度。”

2.4 創(chuàng)意內(nèi)容生成

  • 目標(biāo):根據(jù)輸入生成小說、詩歌、代碼等創(chuàng)意內(nèi)容。
  • 應(yīng)用場景:內(nèi)容創(chuàng)作、游戲開發(fā)。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者:DFires

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/zvJFd0WC3vkiGgltcF28uQ??

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