NLP自然语言处理有哪些实战应用案例？

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前言+自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何实现人与计算机之间通过自然语言进行有效沟通的各种理论和方式，用于实现分词等任务。

前言

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，用于分析理解机器与人之间的交互，常用的领域有：实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、关键词提取、自动摘要提取等方面。
本文将从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解 One-Hot、TF-IDF、PageRank 等算法及 LDA、LDiA、LSA 等语义分析的原理。
介绍 Word2vec、GloVe、Embedding 等常用词嵌入及 NLTK、Jieba 等分词工具的应用。

目录

一、自然语言处理的概念

二、分词器的原理及应用

三、词向量算法原理

四、文本相似度分析

五、通过主题转换进行语义分析

六、词嵌入的应用

一、自然语言处理的概念

1.1 自然语言处理的起源

语言是人类社会发展过程的产物，是最能体现人类智慧和文明的证明，也是人类与动物最大的区别。它是一种人与人交流的载体，像计算机网络一样，我们使用语言相互传递知识。在人类历史的几千年，语言不断地繁衍发展。
在计算机兴趣的近几十年，科学界正在试图不断努力，把人类的语言演变成分析数据特征的依据。