117笔记问答NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是一项研究人类语言与计算机之间交互的领域，其中有许多实用技巧可以应用于不同的任务和应用程序。以下是一些常见的NLP实用技巧：
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分词（Tokenization）：将文本分割成独立的单词或词组，以便进一步处理和分析。
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词性标注（Part-of-Speech Tagging）：标注每个单词的词性，如名词、动词、形容词等，用于语义分析和语法处理。
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命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等，用于信息提取和关系分析。
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文本分类（Text Classification）：将文本分成不同的类别或标签，用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
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情感分析（Sentiment Analysis）：确定文本中的情感倾向，如正面、负面或中性，用于舆情分析和用户情感分析。
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机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译为另一种语言，如将英文翻译成中文。
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信息抽取（Information Extraction）：从文本中提取结构化的信息，如关系、事件和属性等，用于知识图谱构建和数据挖掘。
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文本生成（Text Generation）：使用模型生成新的文本，如聊天机器人、文章摘要等。
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问答系统（Question Answering）：回答用户提出的问题，如基于知识图谱的问答、FAQ问答等。
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语言模型（Language Modeling）：用于生成、评估和改进文本的概率模型，如基于神经网络的语言模型。
这些都是NLP实用技巧的一些常见应用，具体的技巧和方法会因不同的问题和任务而有所不同。