nlp自然语言处理触及哪些技术

NLP自然语言处理触及以下技术：

1. 分词（Tokenization）：将文本分割成词语或符号的进程。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每一个词语标注其在句子中的词性。
3. 命名实体辨认（Named Entity Recognition）：辨认文本中的人名、地名、机构名等特定命名实体。
4. 语言模型（Language Modeling）：建立句子或文本的几率模型，用于自动纠错、自动补全等任务。
5. 句法分析（Syntactic Parsing）：分析句子的语法结构，包括短语结构分析和依存关系分析。
6. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）：辨认句子中的谓词-论元结构，并为论元标注语义角色。
7. 情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本中的情感偏向，如正面、负面或中性。
8. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本转化为另外一种语言的文本。
9. 问答系统（Question Answering）：根据用户提出的问题，从文本中寻觅并提供答案。
10. 文本分类（Text Classification）：将文本划分到预定义的种别中。
11. 文本生成（Text Generation）：生成符合语法和语义规则的文本，如文本摘要、文章创作等。
12. 信息抽取（Information Extraction）：从文本中提取结构化的信息，照实体关系、事件等。
13. 对话系统（Dialogue System）：实现与用户进行自然的语言交互，完成任务或提供信息。
14. 文本聚类（Text Clustering）：将文本依照类似度进行聚类，发现其中的模式和结构。
15. 文本生成（Text Generation）：使用NLP技术生成具有语法和语义规则的文本。

以上只是NLP触及的一些常见技术，实际上NLP领域还有许多其他的技术和方法。