自然語言處理（NLP）
Category:人工智能術語 Category:自然語言處理 Template:信息框 一、定義 自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的一個重要分支，研究如何讓計算機理解、處理、生成人類自然語言，實現人與計算機之間的有效語言交互。它是連接人類語言與計算機邏輯的橋梁，而詞元則是其處理語言信息的最小核心單元。 二、核心任務 基礎處理：詞元化（將文本拆分為詞元）、分詞、詞性標註、命名實體識別等； 語義理解：文本分類、情感分析、文本摘要、問答系統、語義檢索等； 語言生成：文本創作、機器翻譯、對話生成、代碼生成等； 高級任務：機器閱讀理解、多輪對話、跨語言交互等。 三、與詞元的關聯 詞元是自然語言處理的基礎核心，所有NLP任務均需以詞元為起點： 前置步驟：任何NLP任務（無論理解還是生成），第一步均為詞元化，將原始文本轉換為詞元序列； 語義載體：詞元是語言語義的最小載體，計算機通過識別詞元的向量特徵，理解文本的含義； 任務適配：不同NLP任務對詞元的處理方式不同（如翻譯任務需對齊兩種語言的詞元向量）； 效率基準：詞元的拆分精度的，直接影響NLP任務的準確性與處理效率。 四、技術發展 早期NLP技術以規則驅動、統計驅動為主，詞元處理較為簡單；隨着深度學習（尤其是Transformer架構）的發展，以大語言模型為核心的NLP技術實現突破，詞元的向量表示更精準，語義理解與生成能力大幅提升。 五、相關詞條