自然语言处理(NLP) - [ 编程语言 ]

自然语言处理(NLP)

自然语言处理(NLP)是一种自动化的方法,用于理解或分析自然语言,并通过应用机器学习算法从这些数据中提取所需信息。通过阅读下面自然语言处理(NLP)面试题和答案,有助于让您在面试过程中应付自如,也可作为测评或复习巩固自然语言处理(NLP)知识。

1. 自然语言处理(NLP)是什么?

自然语言处理或NLP是一种自动化的方法,用于理解或分析自然语言,并通过应用机器学习算法从这些数据中提取所需信息。

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2. 请列出NLP的一些组件?

以下是NLP的几个主要组成部分。 实体提取:它涉及分割句子以识别和提取实体,例如人(真实或虚构),组织,地理位置,事件等。句法分析:它指的是单词的正确排序。语用分析:语用分析是从文本中提取信息的过程的一部分。详细答案>>

3. NLP中的语用分析是什么?

语用分析:它处理外部词汇知识,这意味着文档和/或查询外部的知识。 专注于所描述内容的语用分析被其实际意义重新解释,从而得出需要现实世界知识的语言的各个方面。

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4. 词性(POS)标记是什么?

根据斯坦福自然语言处理小组的说法: 词性标注器(POS Tagger)是一种软件,它以某种语言读取文本并为每个单词(和其他标记)分配词性,例如名词,动词,形容词等。PoS标记使用算法标记文本正文中的术语。 这些标记符比定义为基本PoS的标记更复杂,标记如“名词 - 复数”或更复杂的标记。 通过英语语法向学龄儿童传授词性分类,其中儿童将基本的PoS标记作为其教育的一部分。详细答案>>

5. 请解释NLP中的依赖解析?

依赖性解析也称为语法分析。 它的任务是识别一个句子并为其分配一个句法结构。 最广泛使用的句法结构是可以使用一些解析算法生成的解析树。 这些解析树在语法检查等各种应用程序中很有用,或者更重要的是它在语义分析阶段起着关键作用。详细答案>>

6. TF-IDF的意义何在?

tf-idf或TFIDF代表术语频率 - 逆文档频率。 在信息检索中,TFIDF是一种数字统计,旨在反映单词对集合或集合集合中的文档的重要性。

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7. 如何定义NLP术语?

NLP术语基于以下因素: 权重和向量:TF-IDF,长度(TF-IDF,doc),单词向量,谷歌单词向量文本结构:词性标注,句子头,命名实体情感分析:情感词典,情感实体,情感特征文本分类:监督学习,训练集,开发(=验证)集,测试集,文本特征,LDA。机器读取:实体提取,实体链接,dbpedia,FRED(lib)/ Pikes详细答案>>

8. 请列出NLP应用的一些领域?

自然语言处理可用于:

  • 语义分析
  • 自动摘要
  • 文字分类
  • 问题回答

NLP的一些现实例子是IOS Siri,谷歌助手,亚马逊回声。

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