自然语言处理技术分享1
自然语言处理技术在舆情监测中的实践方法与经验分享
自然语言处理技术在舆情监测中的实践方法与经验分享自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术在舆情监测中具有重要的作用和价值。
在舆情监测中，NLP技术可以用于文本分类、情感分析、实体识别、关键词提取、主题挖掘等任务，对海量的舆情数据进行分析和处理，为决策者提供有价值的信息和见解。
下面我将分享一些在舆情监测中使用NLP技术的实践方法和经验。
首先，舆情监测的核心任务是对海量的文本数据进行分类和情感分析。
文本分类可以将文本按照主题或者观点进行分类，例如将新闻文章分为政治、经济、文化等类别，将社交媒体评论分为正面、负面、中性等类别。
情感分析可以识别文本中所表达的情感倾向，例如正面、负面、中性情感。
在实践中，我们可以使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等对文本进行分类和情感分析。
其次，舆情监测还需要进行实体识别和关键词提取。
实体识别可以识别文本中的人名、地名、组织名等实体，从而对人物、地点、事件等进行可视化和分析。
关键词提取可以提取文本中的重要词语，用于摘要生成、关联分析等任务。
常用的实体识别和关键词提取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法，可以根据具体情况选择合适的方法和工具。
此外，舆情监测还可以进行主题挖掘和热点分析。
主题挖掘可以对文本集合进行聚类，发现其中的主题和领域，并对相关的文档进行集成和摘要生成。
热点分析可以识别文本中的热点话题，以及热点话题的变化趋势，用于识别重要事件和关注的焦点。
主题挖掘可以使用传统的文本聚类算法如K-means、高斯混合模型等，热点分析可以使用时间序列分析、基于图的方法等。
最后，需要注意的是，在舆情监测中使用NLP技术需要注意数据的质量和准确性。
由于自然语言的复杂性和多样性，NLP技术在不同场景和语料库上的效果可能会有所不同。
因此，为了提高舆情监测的准确性和可靠性，需要进行数据预处理、特征工程和模型参数调优等工作。
ChatGPT技术的使用案例与成功经验分享
ChatGPT技术的使用案例与成功经验分享近年来，人工智能技术的快速发展为我们的生活带来了许多便利。
其中，自然语言处理技术的进步使得机器能够与人类进行更自然、更流畅的对话。
ChatGPT作为一种基于深度学习的对话生成模型，已经在许多领域展现出了巨大的潜力。
本文将分享一些ChatGPT技术的使用案例和成功经验，希望能够给读者带来一些启示和思考。
1. 在客户服务领域的应用在现代商业环境中，提供优质的客户服务是企业赢得竞争优势的关键。
ChatGPT技术可以应用于客户服务领域，帮助企业提高客户满意度和服务效率。
通过训练ChatGPT模型，企业可以为客户提供24小时在线的客服支持，快速解答常见问题，提供个性化的服务建议。
这不仅能够节省企业人力成本，也能够提高客户的满意度和忠诚度。
2. 在教育领域的应用教育是一个重要的领域，而ChatGPT技术可以为教育工作者提供更好的工具和资源。
例如，教师可以利用ChatGPT模型为学生提供个性化的学习指导，帮助他们解决问题和理解概念。
同时，ChatGPT还可以用于语言学习和外语学习，提供更自然的对话环境和实时的语言练习。
这些应用有助于提高学生的学习效果和兴趣，促进个性化教育的发展。
3. 在健康领域的应用健康是人们关注的重要问题，而ChatGPT技术可以为健康领域提供一些创新的解决方案。
例如，ChatGPT可以用于智能健康助手，帮助用户管理健康数据、提供健康建议和回答常见的健康问题。
此外，ChatGPT还可以用于心理咨询和心理治疗，为用户提供随时随地的心理支持和指导。
这些应用有助于提高人们对健康的关注和管理，促进健康产业的发展。
4. 在创意生成领域的应用创意是人类的独特能力，而ChatGPT技术可以为创意生成领域带来一些新的可能性。
通过训练ChatGPT模型，我们可以让机器参与到创意的生成过程中，为创作者提供灵感和创意的启发。
例如，ChatGPT可以用于电影剧本的创作、广告文案的撰写等。
技术亮点分享发言稿范文
技术亮点分享发言稿范文
各位领导，各位来宾，大家好：
很荣幸能有机会在此分享我们团队的技术亮点。
作为我们团队的一员，我深知我们在技术领域的努力和创新。
今天我想分享的是我们团队在人工智能领域的最新成果。
首先，我们团队成功开发了一款基于深度学习算法的图像识别系统。
这款系统能够准确地识别图像中的物体，并能够进行分类和标注。
与传统的图像识别系统相比，我们的系统在准确率和速度上都有明显的优势，极大地提升了用户体验和工作效率。
其次，我们团队还开发了一套自然语言处理系统，能够进行语义分析和情感识别。
这款系统不仅能够精准地理解用户输入的自然语言，还能够分析语言中的情感色彩，为用户提供更智能、更个性化的服务。
最后，我们团队在智能推荐系统方面也取得了重要突破。
通过深入理解用户的行为和偏好，我们的推荐系统能够为每位用户量身定制个性化推荐，极大地提升用户对产品的满意度和粘性。
总的来说，我们团队在人工智能领域的技术创新取得了多项重要成果，这些成果不仅提升了我们产品的竞争力，也为用户带来了更智能、更便捷的体验。
我们将继续努力，不断创新，为推动行业发展贡献我们的力量。
谢谢大家！。
自然语言处理中常见的文本生成模型(九)
自然语言处理中常见的文本生成模型自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对自然语言的理解、生成和处理。
在NLP领域中，文本生成模型是一个重要的研究方向，它可以用来生成自然语言文本，如文章、对话、诗歌等。
在本文中，我们将介绍几种常见的文本生成模型，并分析它们的特点和应用。
1. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种经典的文本生成模型，它具有处理序列数据的能力，可以捕捉文本中的上下文信息。
RNN的结构包括一个循环的神经元，每次接收一个输入和一个隐藏状态，并输出一个输出和一个新的隐藏状态。
这种结构使得RNN可以对不定长度的序列数据进行处理，适用于文本生成任务。
然而，RNN也存在梯度消失和梯度爆炸的问题，在处理长序列数据时表现不佳。
2. 长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种改进的RNN结构，它通过引入门控机制来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。
LSTM包括输入门、遗忘门、输出门和记忆单元，可以更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。
因此，LSTM在文本生成任务中表现出色，可以生成更加连贯和有意义的文本。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型，它可以用于生成逼真的文本。
生成器负责生成假的文本样本，而判别器则负责区分真实的文本和生成器生成的假的文本。
通过不断的对抗训练，生成器可以生成接近真实的文本样本。
GAN在文本生成领域取得了一些令人瞩目的成果，但也存在一些挑战，如模式崩溃和生成样本的多样性问题。
4. 自动回归模型（AR）自动回归模型是一种经典的文本生成模型，它基于马尔可夫链，通过当前时刻的状态预测下一个时刻的状态。
常见的自动回归模型包括马尔可夫链、隐马尔可夫模型和马尔可夫随机场等。
这些模型在文本生成任务中表现出色，能够生成连贯和合理的文本。
5. 注意力机制（Attention）注意力机制是一种用于处理序列数据的重要技术，它可以帮助模型集中注意力在与当前任务相关的部分。
AI技术在电子健康记录中的实际应用案例分享
AI技术在电子健康记录中的实际应用案例分享引言：随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展，它已经开始在医疗行业中发挥重要作用。
电子健康记录（Electronic Health Records, EHR）是医院和医疗机构用于管理和存储患者信息的数字化系统。
AI技术的应用为电子健康记录带来了许多优势，从提高工作效率到改善诊断过程等方面均有显著影响。
本文将分享几个关于AI技术在电子健康记录中实际运用的案例，以便更好地了解其具体应用。
一、自然语言处理提高文档处理效率AI技术中的自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）可以帮助医院和医疗机构更高效地处理大量患者文档，并提取有关患者情况的重要信息。
例如，在急诊部门，通过使用NLP技术，可以快速从录入系统的文本中提取出主要诊断、行动计划和药物配方等关键信息，减少了医生花费在手动整理数据上的时间。
二、智能推荐系统优化医学决策利用AI技术的智能推荐系统，电子健康记录可以提供医学决策支持。
根据大数据分析和机器学习算法，推荐系统可以根据患者的病历信息和临床指南为医生提供个性化建议。
例如，在某些复杂疾病的诊断过程中，电子健康记录系统可以根据患者的病史、实验室结果和影像学报告等数据，智能地推荐适当的检查项目，并辅助医生进行准确诊断。
三、机器学习改善医疗预测模型机器学习技术对电子健康记录中的大数据进行挖掘和分析，有助于改善医疗预测模型。
通过分析既往患者数据，AI可以帮助识别隐藏在海量数据中的模式和规律。
例如，在肿瘤预测方面，通过运用机器学习算法分析患者的基因组数据、家族史以及其他相关临床因素，电子健康记录系统可以提供异常风险评估，并帮助医生制定更合理和个体化的治疗方案。
四、智能语音助手提升患者沟通体验智能语音助手是另一种应用于电子健康记录的AI技术。
患者可以通过与语音助手交互的方式，更方便地提供个人信息和病历资料。
使用ChatGPT进行文本关键词提取的技巧分享
使用ChatGPT进行文本关键词提取的技巧分享最近，自然语言处理技术取得了巨大的突破，强大的模型如ChatGPT已经能够生成逼真的文本对话。
然而，对于处理大量文本数据的研究人员和数据分析师来说，关键词提取仍然是一个重要的任务。
在本文中，我将分享使用ChatGPT进行文本关键词提取的一些技巧。
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于Transformer模型的语言生成模型。
它具备了强大的语义理解能力，能够识别并理解复杂的句子结构和语言表达。
这些特性使得ChatGPT成为一个非常有用的工具，可以被用于文本关键词提取任务。
首先，我们需要明确一下什么是关键词提取。
关键词提取是指从一篇文本中抽取出具有代表性和重要性的词语或短语。
在许多场景中，我们需要从大量的文本数据中提取关键词，以便快速了解文本的主题和内容。
这在信息检索、文本分类和自动摘要等任务中都具有重要的应用价值。
使用ChatGPT进行关键词提取通常可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：在使用ChatGPT之前，我们需要对文本数据进行预处理。
这包括去除文本中的特殊字符、标点符号和停用词等。
同时，我们还需要将文本划分为句子或段落，以便更好地理解文本结构。
2. 文本编码：ChatGPT是一种基于Transformer的语言模型，它需要将文本编码成数值形式才能进行处理。
我们可以使用词嵌入技术，如Word2Vec或GloVe，将文本中的词语转换为向量表示。
这样可以更好地保留词语之间的语义关系。
3. 关键词生成：一旦我们将文本编码为向量表示，我们就可以使用ChatGPT模型进行关键词生成。
简单来说，我们可以将待处理的文本输入到ChatGPT模型中，然后从模型的输出中抽取出关键词。
4. 关键词选择：ChatGPT模型输出的结果可能包含了大量的词语和短语。
为了选择出最相关和有代表性的关键词，我们可以使用一些启发式的方法。
例如，我们可以根据词语的频率和重要性对关键词进行排序，或者使用TF-IDF等统计方法进行评估。
AI技术的六个使用技巧分享
AI技术的六个使用技巧分享一、通俗易懂的AI技术解释人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指机器通过模拟、拟人或其他方式具备类似于人类智能的能力。
随着科学技术的不断发展，AI技术正逐渐渗透到我们日常生活和工作中。
尽管AI技术看似高深莫测，但掌握一些使用技巧可以帮助我们更好地利用AI技术。
以下是六个通用且实用的AI技术使用技巧分享。
二、善用自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种让计算机理解和处理人类自然语言的方法和技术。
在日常生活中，我们经常与语音助手如Siri 或Alexa进行对话交流。
利用NLP技术开发智能聊天机器人、文本分析工具等可以提升我们的工作效率和生活便利度。
三、有效利用图像识别功能图像识别是通过计算机视觉来分析图片并识别出其中的对象或特征。
这项功能广泛应用于智能摄像头、安防监控系统等领域。
当我们面临大量图片需要分类或搜索时，AI技术的图像识别功能可以帮助我们快速完成任务，提高效率。
四、利用机器学习自动化推荐机器学习（Machine Learning）是通过构建模型和算法来使计算机具备自我学习和优化能力。
利用机器学习可以更好地理解数据并自动生成预测模型。
在商业应用中，机器学习可以应用于用户行为分析、个性化推荐等方面，帮助企业进行用户精准定位和市场营销。
五、优化智能语音识别技术智能语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR）是指计算机可以将人类的语音信息转换成可处理的文本形式。
这项技术广泛应用于语音识别软件、智能家居系统等领域。
要优化智能语音识别体验，我们可以注意清晰发音，并避免环境噪声对识别结果造成干扰。
六、加强AI技术数据安全保护措施随着AI技术的发展，高度敏感的个人隐私和数据安全问题引起了广泛关注。
为了保证我们在使用AI技术时能够更好地保护个人隐私和数据安全，我们应该选择可信赖的AI技术提供商，并注意合规法规和隐私政策的相关细则。
生活中自然语言处理的例子
生活中自然语言处理的例子自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个重要的研究分支，以处理和理解人类语言为核心。
在日常生活中，我们经常接触到许多自然语言处理的例子。
下面将介绍一些具体的例子，希望能帮助大家更好地理解和应用自然语言处理技术。
1. 智能语音助手
现在，我们可以通过智能语音助手（如Siri、小爱同学、天猫精灵等）来实现语音交互操作，例如：询问天气、设置闹钟、播放音乐等。
这些智能语音助手背后就是自然语言处理技术的运用，通过语音识别、自然语言理解、对话管理等技术实现智能服务。
2. 机器翻译
机器翻译是一项重要的自然语言处理任务，目的是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
比如，我们可以用Google翻译等在线翻译工具将英语文字翻译成中文。
机器翻译的实现需要自然语言处理技术，主要包括:语言模型、翻译记忆、句法和语义分析等。
3. 社交媒体情感分析
社交媒体已成为人们交流、分享信息的重要平台。
自然语言处理技术可以应用于社交媒体情感分析，实现自动判断用户文字中的态度和情感倾向。
这可以帮助企业更好地了解用户需求和评价，做到精准营销和品牌管理。
4. 自然语言生成
自然语言生成可以将非语言型输入 (例如数据或信息) 转换成可读的、自然语言的输出，这种技术的应用范围非常广泛。
例如，可以利用自然语言生成技术生成新闻报道、自动撰写产品描述、生成自动回复的邮件等。
以上便是日常生活中自然语言处理技术的一些应用例子。
随着人工智能技术的不断发展和完善，自然语言处理将在更广泛的领域得到运用，这也将为我们的生活和工作带来更多的便利与效率。
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内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。
首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）：语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。
”从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。
从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。
这些功能包括：①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息④不同语言翻译。
机器能把一种语言翻译成另外一种语言自然语言处理的关键技术自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。
1．词法分析词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。
词法分析包括词形和词汇两个方面。
一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。
在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。
通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。
它是中文全文检索技术的重要发展方向。
不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。
如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。
英语等语言的单词之间是用空格自然分开的，很容易切分一个单词，因而很方便找出句子的每个词汇，不过英语单词有词性、数、时态、派生、变形等变化，因而要找出各个词素就复杂得多，需要对词尾和词头进行分析。
如uncomfortable 可以是un-comfort-able或uncomfort-able，因为un、comfort、able都是词素。
2．句法分析句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，实现自动句法分析过程。
其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。
分析的目的就是找出词、短语等的相互关系以及各自在句子中的作用等,并以一种层次结构来加以表达。
这种层次结构可以是从属关系、直接成分关系,也可以是语法功能关系。
句法分析是由专门设计的分析器进行的，其分析过程就是构造句法树的过程，将每个输入的合法语句转换为一棵句法分析树。
一个句子是由各种不同的句子成分组成的。
这些成分可以是单词、词组或从句。
句子成分还可以按其作用分为主语、谓语、宾语、宾语补语、定语、状语、表语等。
这种关系可用一棵树来表示，如对句子：He wrote a book.可用图示的树形结构来表示。
3．语义分析语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法，其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析，而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。
其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。
中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。
语义网络则是一种结构化的，灵活、明确、简洁的表达方式。
其实就是要识别一句话所表达的实际意义。
比如弄清楚“干什么了”，“谁干的”，“这个行为的原因和结果是什么”以及“这个行为发生的时间、地点及其所用的工具或方法”等。
4．语用分析语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、环境等的分析，从文章的结构中提取到意象、人际关系等的附加信息，是一种更高级的语言学分析。
它将语句中的内容与现实生活的细节相关联，从而形成动态的表意结构。
5．语境分析语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。
这些“空隙”包括一般的知识，特定领域的知识以及查询用户的需要等。
它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来，补充完善了词法、语义、语用分析的不足。
自然语言处理工具：OpenNLPOpenNLP是一个基于Java机器学习工具包，用于处理自然语言文本。
支持大多数常用的NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。
FudanNLPFudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。
本工具包及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。
开发语言为Java。
功能：1. 文本分类、新闻聚类2. 中文分词、词性标注、实体识别、关键词抽取、依存句法分析、时间短语识别3. 结构化学习、在线学习、层次分类、聚类、精确推理。
自然语言处理流程：2.1获取原始文本2．2对文本进行预处理2.2.1文本编码格式2.2.2 文本模式匹配2.2.3 规范化文本2.3分词文本中起到关键作用的是一些词，甚至主要词就能起到决定文本取向。
中文分词，出现了很多分词的算法，有最大匹配法、最优匹配法、机械匹配法、逆向匹配法、双向匹配法等。
中科院张华平博士研发的分词工具ICTCLAS，该算法经过众多科学家的认定是当今中文分词中最好的，并且支持用户自定义词典，加入词典；对新词，人名，地名等的发现也具有良好的效果Jieba分词工具：支持繁体分词；支持自定义词典常见的分词工具有：word分词器、Ansj分词器、Stanford分词器、FudanNLP 分词器、Jieba分词器、Jcseg分词器、MMSeg4j分词器、IKAnalyzer分词器、Paoding 分词器、smartcn分词器、HanLP分词器等。
2.4去除停顿词在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words （停用词）。
比如：的、有、得、了等这些词。
2.5 特征选择在文本处理建模的预处理过程中,我们得到文本特征维度常常非常大,要得到一个好的模型，需要做两个工作:1、降维。
模型的维度常常很大,这会加大模型的运行成本,并且不利于研究人员理解模型。
2、去燥。
维度很大时,特征之间会相互依赖,甚至很多特征对模型分类是有干扰作用的，去除这一部分特征将对模型有提升作用。
特征选择和特征抽取都能完成上面的工作。
在文本处理中常采用特征选择而非特征抽取, 原因是特征选择保持了特征原来的面貌,有利于挖掘人员理解模型。
在文本处理中常见的特征选择方法有：文档频率(TF-IDF)词频(TF)即为词在一篇文档中出现的频率。
其中T Ft,d表示词t在第d个文档的词频,nt表示词t在文档d出现的次数,Nd 表示文档d 中词的总数。
逆向文档频率(IDF)值衡量词在某个文档中是否有代表性,其计算公式：其中IDFt是词t的逆向文档频率,D是语料集的总文档数,Dt是包含t的文档数量,加1是做平滑处理。
注意到TF-IDF是和标签无关的,这意味着计算过程是无监督的，由于TF-IDF无监督的特征，常常被用来表示文档向量空间模型的向量，从而能够运用于文档的相似度计算和关键词提取等。
信息增益(Information Gain)信息增益是信息论中很重要的一个概念。
在特征选择中，该方法主要是通过评估词项能够给分类带来多少的信息量，带来的信息量越大，说明该词项越重要。
信息量，也就是熵。
对于一个变量X，它可能的取值有n多种，分别是{x1 ,x2 ,...,xn }，每一种取到的概率分别是{p1 ,p2 ,...,pn }，那么X的熵就定义为：互信息(Mutual Information)互信息是信息论中又一重要的概率，在文本处理中用来说明词t对于类别c 的贡献程度，互信息越大则贡献程度越大。
互信息计算是类别c关于t后验概率与先验概率的比值的log。
2.6利用算法进行挖掘我们能够利用各种算法进行挖掘，可以对文本、新闻等进行分类、聚类，可以利用KNN算法，朴素贝叶斯算法、决策树算法、神经网络法、线性最小二乘法、K-Means算法、余弦相似度等算法。
自然语言处理的应用：自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。
这些大致可以归纳为如下四个大的方向：(1）语言学方向.它只研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。
这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。
（2）数据处理方向。
是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。
这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。
（3）人工智能和认知科学方向。
在这个方向，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。
这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。
（4）语言工程方向。
主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。
自然语言处理常用模型：1．N元模型该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。
这些概率可以通过直接从语料中统计N 个词同时出现的次数得到。
2．马尔可夫模型以及隐马尔可夫模型马尔可夫模型实际上是个有限状态机，两两状态间有转移概率；隐马尔可夫模型中状态不可见，我们只能看到输出序列，也就是每次状态转移会抛出个观测值；当我们观察到观测序列后，要找到最佳的状态序列。
3．支持向量机模型支持向量机的目标就是要根据结构风险最小化原理,构造一个目标函数将两类模式尽可能地区分开来, 通常分为两类情况来讨论,：(1) 线性可分；(2) 线性不可分。
4．条件随机场模型条件随机场(CRFs)是一种基于统计的序列标记识别模型，由John Lafferty等人在2001年首次提出。
它是一种无向图模型，对于指定的节点输入值，它能够计算指定的节点输出值上的条件概率，其训练目标是使得条件概率最大化。
CRFs具有很强的推理能力，能够充分地利用上下文信息作为特征，还可以任意地添加其他外部特征，使得模型能够获取的信息非常丰富。
CRFs通过仅使用一个指数模型作为在给定观测序列条件下整个标记序列的联合概率，使得该模型中不同状态下的不同特征权值可以彼此交替，从而有效地解决了其他非生成有向图模型所产生的标注偏置的问题。
这些特点，使得CRFs从理论上讲，非常适合中文词性标注。