关于自然语言处理和统计的问题，小编就整理了3个相关介绍自然语言处理和统计的解答，让我们一起看看吧。
在自然语言处理可分为哪两种？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。
提取关键词的方法？主要有两种，一种是基于统计的方法，另一种是基于自然语言处理技术的方法。
基于统计的方法通常是通过统计语料中出现频率较高的词语作为关键词，例如TF-IDF算法就是一种常用的基于统计的提取关键词方法。
而基于自然语言处理技术的方法则可以更加精准地识别语义信息，常用的有LDA主题模型、TextRank算法等。
此外，还可以结合领域知识和人工干预来进行关键词的提取。
关键词提取的目的是为了快速了解文本主题和内容，帮助人们更快速有效地处理和理解大量文本信息。
人工智能三大技术领域？1、机器学习：机器学习是一种人工智能技术，它使用统计学和数学方法来让计算机自动“学习”，从而改善自身的性能。
2、自然语言处理：自然语言处理是一种人工智能技术，它使用计算机程序来理解和处理人类语言，从而实现自动化的文本处理。
3、计算机视觉：计算机视觉是一种人工智能技术，它使用计算机程序来模拟人类视觉系统，从而实现自动化的图像处理。
到此，以上就是小编对于自然语言处理和统计的问题就介绍到这了，希望介绍自然语言处理和统计的3点解答对大家有用。
