图灵汇官网

easyai.tech发现，对于非技术人员来说，入门人工智能其实并不容易。

因此，我们将国内外优秀的科普内容进行了整理，用最简单易懂的方式呈现给大家，旨在帮助非技术人员快速掌握人工智能的基本概念。

为了让非技术人员也能了解自然语言处理（NLP），我们特别准备了这一篇内容。通过阅读这篇内容，您将能够理解以下几个关键问题：

• 什么是NLP？为什么要研究NLP？研究和应用NLP的目的是什么？
• NLP在实际应用中会用到哪些方法，具体有哪些步骤？

考虑到我们的目标读者是非技术人员，因此文中不会涉及复杂的代码和技术概念，即使没有技术背景也能够轻松理解。

接下来，我们来探讨一下NLP中的一些重要概念。

自然语言处理——NLP

NLP是人类与机器沟通的桥梁。这部分内容将介绍NLP的重要性、研究目的、应用方向以及大致的方法和流程，帮助大家从宏观层面了解NLP。

了解更多信息：一文看懂自然语言处理-NLP（4个典型应用+5个难点+6个实现步骤）

自然语言理解——NLU

NLU的目标是让机器具备像人一样的语言理解能力。然而，由于自然语言的理解存在许多难点，NLU的表现至今仍远不如人类。

了解更多信息：一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）

自然语言生成——NLG

NLG是为了克服人类与机器之间的沟通障碍，将非语言形式的数据转化为人们可以理解的语言形式，如文章、报告等。

了解更多信息：一文看懂自然语言生成-NLG（6个实现步骤+3个典型应用）

分词——Tokenization

分词是NLP中的一个重要步骤。它将长文本分解成以单词为单位的数据结构，以便于后续处理和分析。

了解更多信息：一文看懂NLP中的分词（中英文区别+3大难点+3种典型方法）

词干提取——Stemming | 词形还原——Lemmatisation

词干提取和词形还原是英文语料预处理中的重要环节。尽管它们的目的相同，但两者之间存在一些差异。本文将介绍它们的概念、异同及主要算法。

了解更多信息：一文看懂词干提取和词形还原（基本概念、异同、主流算法）

词性标注——Part of Speech

本文基于个人学习经验和查阅相关资料，对自然语言处理中的词性标注进行了较为全面的介绍，包括定义、当前面临的挑战以及常用方法。此外，还推荐了一些实用工具及其使用方法。

了解更多信息：一文看懂词性标注（基本概念+4种方法+7种工具）

命名实体识别——Named-entity recognition | NER

命名实体识别（简称NER），也称为“专有名词识别”，指的是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。简单地说，就是识别自然文本中的实体名称及其类别。

了解更多信息：一文看懂NLP中的命名实体识别-NER（发展历程+4种方法+工具推荐）