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自然语言处理的核心任务？自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是AI领域的一个分支，它主要分为4个基本任务：词法分析、句法分析、篇章分析和向量技术。
在自然语言处理可分为哪两种？自然语言目前有两种处理方式具体如下：
1.基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；
2.基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。
自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。
自然语言处理兴起于哪个国家？自然语言处理 应该是兴起于翻译
NLP=自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代，国外对机器翻译曾有大规模的研究工作，耗费了巨额费用，但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性，语言处理的理论和技术均不成热，所以进展不大。主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典，翻译时一一对应，技术上只是调整语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如此简单，很多时候还要参考某句话前后的意思。
2008年后人们逐渐引入什么来研究自然语言处理？2008年后，人们逐渐引入深度学习来研究自然语言处理，在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。
人们先是，把深度学习用于特征计算或者建立一个新的特征，然后在原有的统计学习框架下体验效果。比如，搜索引擎加入了深度学习的检索词和文档的相似度计算，以提升搜索的相关度。自2014年以来，人们尝试直接通过深度学习建模，进行端对端的训练。
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