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自然语言处理中中英文如何切分句子,如何确定边界
尽可能新、尽可能前所未有的独创性、解法和可能性。（6）求异性问句其典型问句是“有什么不同看法？”它所追求的目标是要学生对已有答案产生怀疑或反驳，以便从正反两方面的比较中辨清是非。
基于统计的自然语言处理方法，在数学模型与通信是相通的，因此在数学意义上，自然语言处理又和语言的初衷—— 通信 联系在一起了。 前面的章节，我们一直强调，自然语言从产生开始，逐渐演变成一种上下文相关的信息表达和传递方式。
关于涉及到自然语言处理领域的编程问题，首先汉语文本的自动分词是第一个要解决的问题。
N-Gram（有时也称为N元模型）是 自然语言 处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。
计算机自然语言处理的基本流程
将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。 ①处理标点符号 可通过正则判定、现有工具（zhon包）等方式筛选清理标点符号。 ②分词 将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。
自然语言处理 （Natural Language Processing） 是人工智能（AI）的一个子 领域 。 自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。
数据预处理 在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备 数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。
过程：使用序列中的当前单词来预测周围的单词 周围单词的分类 得分 基于 语法关系 和它们与中心词一起出现的 次数 CBOW模型 CBOW是一种基于窗口的语言模型。
文档的预处理通常是将拿到的语料做去除标点符号、停用词、数字等处理，去除自然语言无关内容，加快计算机计算和模型生成速度。在完成以上处理后，可将文档做分词处理，再将词作编码处理即可。
自然语言处理的概述
自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。
简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。 然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。因此，在做统计前，需要先对原始数据进行预处理和归一化。
自然语言处理（英语：naturallanguageprocessing，缩写作NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
自然语言处理(NLP)的基础难点:分词算法
1、主要缺点 ：黑盒操作，变量间的关系不清楚，不可视。基于字的区分模型有利于处理集外词，而基于词的生成模型更多地考虑了词汇之间以及词汇内部字与字之间的依存关系。因此，可以将两者的优势结合起来。
2、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。
3、词义的消歧许多字词不单只有一个意思，因而我们必须选出使句意最为通顺的解释。
4、自然语言处理（NLP）作为语言信息处理的一个研究方向，一直是人工智能领域的核心课题之一。日常生活中，我们有时会遇见一些有歧义或者令人费解的语句例子，这些例子让人直觉计算机理解人类语言太难了。
5、自然语言（Natural language）通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，汉语、英语都是自然语言的例子，这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。
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