# 自然语言处理（NLP）的几大任务
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。NLP的应用广泛，涵盖了从智能助手到翻译工具等多个领域。本文将介绍NLP的几个主要任务，并通过代码示例进行说明。
## NLP的主要任务
1. **文本分类**
文本分类是将文本按照类别进行
近年来，产学研各界在自然语言处理（NLP）领域持续深耕，促进着人工智能技术不断向前发展。技术的应用不仅改变着人类的生活方式，也为产业升级提供了更多可能。3月30日，聚焦NLP领域的2022语言与智能技术竞赛正式启动报名。本次竞赛将联手“千言”数据集开源项目，覆盖跨模态、知识驱动、可信学习等人工智能的前沿课题，发布全新四大任务，并发布中文领域首个搜索知识对话数据集、首个面向实际应用场景的中文大规模段
本文整理自网络，主要是对自然语言处理能发展和落地的方向进行总结，也算是对自然语言处理常见任务的总结。NLP的四大任务如下：序列标注任务分类任务句子关系判断生成式任务1. 序列标注任务序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比
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2023-09-05 20:52:48
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命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指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。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文
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2023-08-31 11:03:13
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Spring任务调度器Task的使用
xml配置示例：spring配置文件：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/
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2024-09-07 18:02:43
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一大：报考2010年5月的软考高级：网络规划设计师 （上半年）
二大：准备博士考试（下半年）
原创
2010-03-09 10:27:01
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# Spark大任务资源不释放问题解析
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架。然而，在使用Spark处理大任务时，用户常常会遇到资源不释放的问题。这不仅会导致内存泄漏，还可能导致应用程序的性能下降。本文将探讨这一问题的原因以及解决方案，并提供代码示例进行说明。
## 资源不释放的原因
资源不释放的主要原因有以下几点：
1. **长时间作业**：当Spar
原创
2024-09-09 07:31:54
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【Leetcode刷题第三天】2039. 网络空闲的时刻[JAVA] 一起来刷题吧~题目描述： 给你一个有 n 个服务器的计算机网络，服务器编号为 0 到 n - 1 。同时给你一个二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ui, vi] 表示服务器 ui 和 vi 之间有一条信息线路，在 一秒 内它们之间可以传输 任意 数目的信息。再给你一个长度为 n 且下标从 0 开始的整数数
0.前言：文本分类任务介绍文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务，文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动标签、评论正负识别、药物反应分类、对话分类、税种识别、来
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2024-02-12 21:42:04
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classification overview本文是分类任务系列第一篇——概述，主要介绍分类的基本定义和一般流程。overview分类是nlp中常见的任务，例如垃圾邮件分类、情感分析、意图识别、行业分类等，通过一定的方法或手段，对给定样本赋予特定的标签的过程。常见的分类包括二分类：标签只有两个，通常表现为0-1或者[-1, 1]，例如是否垃圾邮件、学生性别识别等多分类：标签大于两个，例如不同的舆情
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2023-11-25 11:36:52
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学习时间：2022.04.21自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。NLP的2大核心任务是：自然语言理解NLU和自然语言生成NLG。NLP常见的应用有：序列标注：譬如命名实体识别（Name
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2023-10-07 09:22:55
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2020EMNLP New Task: AMBIGQA背景数据集评估准则基线模型多答案预测问题消歧弱监督联合训练REFERENCE 今年发论文初步决定从这篇新任务入手，任务有价值并且有待开发空间。先挖个坑读一读。（先写这些吧，后续研究研究协同训练和预训练模型再更新想法） 背景该任务提出了AMBIGQA，目的是解决开放域问答系统问题答案模糊的任务。简单来说就是把消歧引入到了QA领域中，且是ope
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2023-12-05 20:37:16
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1.词性标注词性标注的输入是一个序列，输出的是每个词的词性，那么标注完以后再进行下游任务效果就会比直接把一段文字丢进去更好。 下图为示例图：2.分词对于英文来说，单词间有空格，所以不需要分词，但是对于中文，在进行各种任务时需要对文本进行分词。 如图所示：3.Coreference Resolution（指代消解）把同一个人或者事物标注出来，如下图例子：4.文本摘要（summarization）1.
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2023-11-11 20:11:06
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自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要应用领域，由于本人主要研究方向为NLP，也由于最近学习的需要，特意搜罗资料，整理了一份简要的NLP的基本任务和研究方向，希望对大家有帮助。自然语言的发展： 一般认为1950 年图灵提出著名的“图灵测试”是自然语言处理思想的开端。20 世纪 50 年代到 70 年代自然语言处理主要采用基于规则的方法。基于规则的方法不可能覆盖所有语句，且对开发者的要求极高。这
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2023-10-24 06:07:25
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计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。 深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括：任务名称输入输出评估方法图像
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2024-01-11 09:16:42
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大任务拆分，让并行嗨起来！
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原创
2024-02-20 21:28:03
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NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的同时，却可望而不可及（...）。为了揭开NLP的神秘面纱，
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2024-04-18 19:53:09
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Python实用技巧大任务切分，今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。
原创
2021-07-13 14:03:43
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列表简单数据类型整型<class 'int'>浮点型<class 'float'>布尔型<class 'bool'>容器数据类型列表<class 'list'>元组<class 'tuple'>字典<class 'dict'>集合<class 'set'>字符串<class 'str'>1. 列表的定义
NLP 任务的实现流程
NLP（自然语言处理）是人工智能的一个重要分支，涉及到文本的理解、分析和生成等任务。对于一个刚入行的小白来说，了解并掌握NLP任务的实现流程是非常重要的。下面我将为你详细介绍NLP任务的实现流程，并提供相应的代码以帮助你快速入门。
整个NLP任务的实现流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集和预处理
2. 特征提取和表示
3. 模型选择和训练
4. 模型评估和优化
原创
2024-01-21 04:48:52
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