你知道自然语言处理(NLP)能解决哪些问题吗？即自然语言处理任务分类有哪些？ 原创

“ 神经网络本质上只是一种技术工具，在实际应用中需要根据不同的任务类型设计不同的神经网络模型 ”

在学习神经网络的过程中，我们了解到神经网络是一种技术手段；但如果要使用神经网络解决具体问题，还需要把神经网络技术与具体的问题相结合；因此就诞生了神经网络的两大主要任务类型，自然语言处理——NLP和计算机视觉——CV。

但一直说自然语言处理，那么自然语言处理到底能做哪些事情，它解决了哪些问题？ 这个就是我们今天要讨论的问题。

自然语言处理的任务分类

具体来说自然语言处理并不是一个准确的任务领域，只是一个大概的方向；任何与自然语言有关的问题都属于自然语言处理领域。但具体来看，根据不同的自然语言处理任务，自然语言处理又分为多种不同的任务类型；比如说，对话，问答，分类等。

那自然语言处理任务大概有哪些类型呢？

自然语言处理主要包括四大任务类型，而每个大的任务类型下又有多个小的子任务类型。

• 序列标注任务
• 分类任务
• 生成式任务

序列标注任务

序列标注任务是解决NLP问题时经常遇到的基本问题，在序列标注中需要对序列中的每一个元素标注一个标签；一般来说，一个序列指一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。

比如信息提取问题就是可以被任务是一个序列标注问题，如从公告中获取会议时间，地点，人物等。

序列标注具体任务

（1）分词

• 输入：word + tag（I：in word；E：end of word）；
• 输出：tag of word，标签是E的后面加空格，就达到了分词的目的；

（2）词性标注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)

• 输入：word + tag （词性：动词、名词、形容词等）；
• 输出：词性；
• 模型：HMM也可以做

（3）命名实体标注（name entity recognition, NER）

• 输入：word + tag（B: begin of entity，I : inside of entity，o: outside of entity）；
• 输出：实体标注；

（4）词义角色标注 (semantic role labeling, SRL) ：

• 输入： word + 是不是谓语（B-Argo，I-Argo，BV ）；
• 输出：语义角色；

分类任务

文本分类任务旨在对输入的文本进行分类，分配一个或多个预定义标签。

1.1 主题分类

• 目标：根据文本的主题将其归类。
• 应用场景：新闻分类、邮件分类。
• 示例：

    a.输入：一篇关于“气候变化”的文章。

    b.输出：标签“环境”。

1.2 情感分析

• 目标：判断文本的情感倾向（积极、消极或中立）。
• 应用场景：用户评价分析、舆情监测。
• 示例：

     a.输入：“这部电影太棒了！”

     b.输出：“积极”。

1.3 垃圾邮件检测

• 目标：判断邮件或消息是否为垃圾信息。
• 应用场景：邮件过滤、短信反诈骗。

生成式任务

文本生成任务旨在生成符合输入需求的文本。

2.1 机器翻译

• 目标：将一种语言翻译为另一种语言。
• 应用场景：多语言交流、跨境电商。
• 示例：

     a.输入：“How are you?”

     b.输出：“你好吗？”

2.2 文本摘要

• 目标：提取或生成长文本的摘要。
• 应用场景：新闻摘要、报告生成。
• 示例：

     a.输入：一篇长文。

     b.输出：简短的核心内容。

2.3 对话生成

• 目标：根据对话上下文生成自然的回答。
• 应用场景：聊天机器人、智能客服。
• 示例：

     a.输入：“天气怎么样？”

     b.输出：“今天是晴天，温度22度。”

2.4 创意内容生成

• 目标：根据输入生成小说、诗歌、代码等创意内容。
• 应用场景：内容创作、游戏开发。
• 
  

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/zvJFd0WC3vkiGgltcF28uQ​​