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隨著科技的飛速發展，自然語言處理（NLP）作為人工智能的一個重要領域，正逐漸引起廣泛關注。在NLP的研究和應用中，有一系列關鍵步驟，這些步驟共同構成了NLP的核心體系，使得計算機能夠理解、分析和生成人類語言。 首先，自然語言處理的第一步驟是<b>文本預處理</b>。在這個階段，原始文本數據將被清理、格式化，去除一些噪音和冗余信息，以確保后續處理的準確性。這包括詞語的標準化、去除停用詞和特殊字
在當今數字化的時代，自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）成為人工智能領域的熱門話題。然而，隨著技術的不斷發展，我們也不可避免地面臨著幾個困擾NLP進展的挑戰。本文將深入探討自然語言處理中的一些困難，幫助讀者更好地理解這一領域的挑戰。 1. 語義理解的復雜性： 自然語言處理的首要任務之一是實現對語句和文本的準確理解。然而，語義的復雜性使得機器難以
隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）作為其中的一個重要分支，扮演著越來越關鍵的角色。然而，盡管取得了顯著的進展，NLP仍然面臨著一系列的技術難題，讓科學家們不得不不斷思考，自然語言處理難在哪里。 首先，自然語言處理難在哪里體現在語義理解上。人類語言充滿著豐富的語境和復雜的語義結構，詞匯之間的關系多種多樣。NLP系統往往難以準確地捕捉和理解這些復雜的語義關系，導致在實際應用中產生
