【机器学习300问】107、自然语言处理（NLP）领域有哪些子任务？

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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是机器学习领域中的一个重要分支，它主要研究计算机如何处理和理解人类语言。自然语言处理的主要任务包括以下几个方面：1. 语言理解：将自然语言转化为计算机可以理解的形式，包括词法分析、句法分析、语义分析和语篇分析等。2. 语言生成：将计算机生成的语言转化为自然语言形式，包括文本生成、语音合成和图像生成等。3. 信息检索：通过自然语言进行信息检索和文本挖掘，包括关键词提取、文本分类和聚类等。4. 机器翻译：将自然语言翻译成另一种自然语言，包括单语翻译和多语翻译等。5. 情感分析：对文本的情感进行分析和评估，包括情感识别、情感分类和情感生成等。在自然语言处理中，常用的技术包括词嵌入、循环神经网络、卷积神经网络、注意力机制、Transformer等。常见的自然语言处理应用包括智能客服、机器翻译、智能写作、语音识别、情感分析等。在Python中，有很多优秀的自然语言处理库，如NLTK、Spacy、Gensim、TextBlob、pyTorch等，这些库提供了丰富的自然语言处理工具和模型，可以帮助用户更方便地实现自然语言处理任务。

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