自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是一種人工智慧領域的技術，旨在讓電腦能夠理解、分析並產生人類語言。
舉例而言，NLP可以應用在機器翻譯上。當我們使用Google翻譯或其他翻譯軟體時，輸入的語言會被NLP處理，幫助電腦理解所需翻譯的語言並輸出翻譯結果。NLP也可以被用來進行自然語言生成，例如讓機器能夠根據給定的指令或書面條件，產生符合相關文法和語法規則的語句。在聊天機器人、智慧客服和語音識別等相關應用中也可以看到NLP在實踐中的應用。
自然語言處理是一種人工智能技術，主要涉及人類語言的理解和生成。該技術可以用於機器翻譯、語音識別、情感分析、文本分類等領域。
自然語言處理的核心是語言模型，它可以學習語言的概率分佈，預測下一個詞或句子的概率。語言模型可以用來生成文本，評價生成文本的質量和語義準確性。
語言處理任務包括分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析等。這些任務需要用到文本處理、統計學習、機器學習和深度學習等技術。
常見的自然語言處理工具包括NLTK、spaCy、Stanford CoreNLP等。這些工具包提供了豐富的語言處理功能，使得處理文本變得更加簡單和高效。
自然語言處理技術的應用非常廣泛，在智能客服、智能家居、金融、醫療、教育等領域都有應用。隨著技術的不斷發展，自然語言處理也將成為未來人工智能發展的重要方向之一。
在文本分類中，什麼是「停用詞」？這對於分類任務的準確性有什麼影響？
答案：停用詞是指在文本分類任務中，不具有特定含義或僅用於連接詞和文法結構的常用單詞，例如「the」、「and」、「but」等。進行文本分類時，通常需要將這些單詞從文本中刪除，因為它們並沒有幫助判斷文本的意義，只會影響分類的準確性。
自然語言生成（NLG）中，什麼是「語言模型」？語言模型如何幫助NLG任務？
答案：語言模型是一種基於統計學方法和機器學習技術的模型，用於預測一段文字序列在特定語言中出現的概率。在自然語言生成中，語言模型通常被用來生成自然流暢的語句和文本，通過在模型中訓練文本，可以幫助NLG任務生成更自然、更符合語言規則的語句。
在情感分析中，什麼是「詞幹提取」？這對情感分析準確性有什麼影響？
答案：詞幹提取是指將一個單詞從其衍生詞中提取出基本形式的過程，例如將「jumping」和「jumps」轉化為「jump」。在情感分析中，詞幹提取可以幫助減少單詞不同變化形式的影響，提高情感詞的檢測和分類準確性。
NLP任務中，什麼是「命名實體識別」？它在什麼場景下有實際應用？
答案：命名實體識別是指在文本中識別並分類有意義的詞彙，例如人名、地名、組織名、日期、時間等。命名實體識別在自然語言處理中有廣泛應用，例如信息檢索、機器翻譯、知識圖譜構建等場景中。
在文本分析中，什麼是「TF-IDF權重」？如何計算TF-IDF分數？
答案：TF-IDF權重是一種在文本分析中用於衡量一個詞彙在文本中的重要性的方法。TF（Term Frequency）指詞彙在文本中出現的頻率，IDF（Inverse Document Frequency）則是指文本集合中包含該詞彙的文本數量的倒數。TF-IDF分數等於詞彙的TF值乘以IDF值。例如，如果一個詞彙在某篇文本中出現頻率高，但是在整個文本集中出現頻率低，那麼它的TF-IDF分數較高，被認為是一個較為重要的詞彙。