自然语言处理NLP企业级项目课程合集（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别

自然语言处理NLP企业级项目课程合集（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别）

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一、Pytorch BiLSTM_CRF 医疗命名实体识别项目

二、Pytorch LSTM_GCN_IE 图卷积_火车票识别项目

三、Pytorch Bert_TextCNN 新闻文本分类项目

四、Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA 属性级情感分析项目

五、Pytorch Bert_CasRel_RE 实体关系抽取项目

一、NLP是什么

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。

自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

自然语言处理，是研究计算机处理人类语言的一门技术，分为：语言学方向、数据处理方向、语言工程方向、人工智能和认知科学方向 4 大方向。

自然语言处理的研究方向包括如下内容。

句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，如时间、地点、人物等，涉及实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。

文本挖掘：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习。

机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本，可分为文本翻译、语音翻译、图形翻译等。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到如今的基于神经网络的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

信息检索：对大规模的文档进行索引。在查询时，对表达式的检索词或者句子进行分析，在索引里面查找匹配的候选文档，通过排序机制把候选文档排序，输出得分最高的文档。

问答系统：对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，在知识库中查找可能的候选答案，通过排序机制找出最佳的答案。

对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务，涉及用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。