nlp自然语言处理包括有哪些内容

NLP（自然语言处理）涵盖了以下内容：
1. 分词（Tokenization）：将文本拆分成单个词语或标记的过程。
2. 词性标注（Part-of-speech tagging）：为词语标注其词性，例如名词、动词、形容词等。
3. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。
4. 句法分析（Parsing）：分析句子的语法结构，确定词与词之间的关系。
5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）：为句子中的词语标注其在句子中的语义角色，例如施事者、受事者、时间等。
6. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，判断其情感为积极、消极还是中性。
7. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
8. 文本分类（Text Classification）：将文本分为不同的类别，例如垃圾邮件分类、情感分类等。
9. 文本生成（Text Generation）：使用模型自动生成文本，例如文章摘要、对话系统等。
10. 问答系统（Question Answering）：根据问题自动从文本中提取答案。
11. 文本聚类（Text Clustering）：将文本根据相似性进行聚类。
12. 文本摘要（Text Summarization）：从大量文本中自动提取关键信息，生成文本摘要。
以上仅列举了一些常见的NLP任务，实际上NLP还涉及到很多其他任务和技术，例如语言模型、对话系统、信息抽取等。