自然語言處理定義：
自然語言處理是一門計算機科學、人工智能以及語言學的交叉學科。雖然語言隻是人工智能的一部分（人工智能還包括計算機視覺等），但它是非常獨特的一部分。這個星球上有許多生物擁有超過人類的視覺系統，但隻有人類才擁有這麼進階的語言。
自然語言處理的目标是讓計算機處理或說“了解”自然語言，以完成有意義的任務，比如訂機票購物或QA等。完全了解和表達語言是極其困難的，完美的語言了解等效于實作人工智能。
自然語言處理涉及的幾個層次：
自然語言處理的幾個層次
作為輸入一共有兩個來源，語音與文本。是以第一級是語音識别和OCR或分詞（事實上，跳過分詞雖然理所當然地不能做句法分析，但字元級也可以直接做不少應用）。接下來是形态學，援引《統計自然語言處理》中的定義：形态學（morphology）：形态學（又稱“詞彙形态學”或“詞法”）是語言學的一個分支，研究詞的内部結構，包括屈折變化和構詞法兩個部分。由于詞具有語音特征、句法特征和語義特征，形态學處于音位學、句法學和語義學的結合部位，是以形态學是每個語言學家都要關注的一門學科。
Hanlp自然語言處理開發包：
從事大資料方面工作的人對自然語言處理必然都是不陌生的，在Github上使用者量最多的開源漢語自然語言處理工具是HanLP。HanLP的初始版本是在2014年初開發的，3月份的時候開始在Github上開源。2015年的時候內建在了大快搜尋的DKNLP中，目前大快已經把DKNLP技術成果已經開源，并且整體裝如HanLP項目，HanLP的版本已經到了V1.50。
Hanlp自然語言處理技術優勢：
支援中文分詞（N-最短路分詞、CRF分詞、索引分詞、使用者自定義詞調、詞性标注），命名實體識别（中國人民、音譯人民、日本人民，地名，實體機構名識别），關鍵詞提取，自動摘要，短語提取，拼音轉換，簡繁轉換，文本推薦，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神經網絡依存句法分析）。提供Lucene查件，相容Solr和ElasticSearch。
hanlp自然語言處理技術
Hanlp自然語言處理應用領域：
Hanlp已經被廣泛應用于Lucene、Solr、ElasticSearch、hadoop、android、Resin等平台，有大量開源作者開發各種查件與拓展，并且被包裝或移植到Python、C#、R、JavaScript等語言上去。
hanlp自然語言處理應用領域
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