自然语言处理（NLP）是一种旨在教授机器如何处理和理解人类语言，从而在人与机器之间建立一个简单的沟通渠道的技术。自然语言处理工作与文本数据一起工作，并将其转换成数值数据，从而使机器学习模型和深度学习模型能够适用于文本数据。因此，它的存在是为了通过从人类那里获取语言的口头和书面形式，并将它们转换成机器能够理解的数据，来弥合人类和机器之间的交流差距。
语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，不仅进行词法分析和句法分析这类语法水平上的分析，而且还涉及单词、词组、句子、段落所包含的意义，目的是用句子的语义结构来表示语言的结构。
机器学习模型和深度学习模型对数值数据最有效。数值数据对人类来说很难自然产生。因此，自然语言处理与文本数据一起工作，并将其转换成数值数据，从而使机器学习模型和深度学习模型能够适用于文本数据。
深度学习模型文本做语义表示逐渐应用于检索式问答系统。相比传统的模型，它能够节省人工提取特征的大量人力物力。
文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档的类别进行手工标注，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力。
中文分词是计算机自动将汉字序列切分为符合人类语义理解的词汇。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。在中文行文中，词没有一个形式上的分界符，因此中文分词比英文更加复杂，困难更大。
文本分类是一种按照特定行业的文档分类体系，计算机自动阅读文档的内容并将其归属到相应类目的技术体系。其典型的处理过程可分为训练和运转两种。即计算机预先阅读各个类目的文档并提取特征，完成有监督的学习训练，在运转阶段识别新文档的内容并完成归类。
自然语言生成是一种将计算机生成的语言与人类语言相结合的技术。早期基于规则的自然语言生成技术，在每个子任务上均采用了不同的语言学规则或领域知识，实现了从输入语义到输出文本的转换。
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