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自然语言生成：LLaMA：自然语言处理基础：语言模型与文

本表示

1自然语言处理概览

1.1自然语言处理的历史与应用

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是一门融合了计算机科

学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类

语言。NLP的历史可以追溯到20世纪50年代，当时的研究主要集中在机器翻

译上。随着计算机技术的发展，NLP的应用领域逐渐扩大，包括但不限于：

信息检索：如有哪些信誉好的足球投注网站引擎优化，帮助用户快速找到所需信息。

情感分析：分析文本中的情感倾向，用于市场研究、舆情监控等。

机器翻译：将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。

语音识别：将语音转换为文本，应用于智能助手、电话服务等。

文本生成：根据给定的输入生成新的文本，如新闻摘要、故事创

作等。

问答系统：自动回答用户提出的问题，如智能客服系统。

1.2自然语言处理的关键技术

NLP的关键技术涵盖了从语言理解到语言生成的多个方面，以下是一些核

心的技术：

1.2.1分词（Tokenization）

分词是将文本分割成单词或短语的过程，是NLP中的基础步骤。在中文

NLP中，由于中文没有明确的词与词之间的分隔符，分词尤为重要。

#示例代码：使用jieba进行中文分词

importjieba

text=自然语言处理是一门融合了计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科。

tokens=jieba.lcut(text)

print(tokens)

1.2.2词性标注（Part-of-SpeechTagging）

词性标注是为文本中的每个单词标注其语法类别，如名词、动词、形容词

等。

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#示例代码：使用NLTK进行英文词性标注

importnltk

nltk.download(averaged_perceptron_tagger)

text=Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog.

tokens=nltk.word_tokenize(text)

tagged=nltk.pos_tag(tokens)

print(tagged)

1.2.3命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）

命名实体识别是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名

等。

#示例代码：使用Spacy进行命名实体识别

importspacy

nlp=spacy.load(en_core_web_sm)

text=AppleislookingatbuyingU.K.startupfor$1billion

doc=nlp(text)

forentindoc.ents:

print(ent.text,ent.label_)

1.2.4依存句法分析（DependencyParsing）

依存句法分析是分析句子中词与词之间的依存关系，帮助理解句子结构。

#示例代码：使用StanfordNLP进行依存句法分析

importstanfordnlp

nlp=stanfordnlp.Pipeline()

text=Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog.

doc=nlp(text)

forsentenceindoc.sentences:

print(sentence.dependencies_string())

1.2.5语义角色标注（SemanticRoleLabeling,SRL）

语义角色标注是识别句子中谓词的语义角色，如施事、受事等。

#示例代码：使用AllenNLP进行语义角色标注

fromallennlp.predictors.predictorimportPredictor

predictor=Predictor.from_path(/allennlp-public-models/bert-ba

se-srl-2020.03.24.tar.gz)

text=Thequickbrownfoxjumpsove