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自然语言处理基础入门教程第一章：自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。
NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。
第二章：文本预处理在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。
文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。
其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。
第三章：词向量表示为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。
词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。
其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。
第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。
文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。
第五章：命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。
常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。
第三章时间信息表达与推理模型
行为描述是指对于概念的行为进行形式化的描述，概念网络目前采用的是脚本描述方法，这种方法简单方便，而且推理链可以清晰呈现，虽然描述的灵活性不够，效率需要进一步提高，但已经可以基本实现对于现代汉语中虚词行为规则的有效分析和描述。
基于此，对于自然语言中实词和虚词两大词类，都有了相应的语义处理方法，并可以实现对于句子的统一分析：分词之后，首先确定词汇对应的概念，然后通过概念复合规则对相关概念进行语义复合，接着进一步分析概念类脚本的执行和成员脚本的执行，达到对语义的初步分析处理。
概念网络不仅仅是一种知识表示方法，而且已经搭建起了概念网络平台。
概念平台将概念按照领域区分存放，加载了特定领域的概念库之后，便可以对相应的领域概念的属性、行为等特征进行编辑，添加概念之间的语义状态、语义约束等相关语义联系。
由于目前概念网络平台的概念语义知识有限，还无法达到自动分析获取语义的阶段，因此初期为了确保准确性，采用手工添加概念语义特征的方法。
在此实验平台之上，当构建了比较丰富的语义之后，可以进一步添加自动学习的方法，分析语料的语义关联，以自动获取概念语义定义。
概念平台中除了概念的定义和浏览模块，还增加了中文文本分词，文本理解接口，初步实现了对已定义概念的语义复合功能，参见图３—２。
３—２概念网络语义处理平台。
