顶级NLP算法和概念
如今，数据科学中最流行的任务之一就是处理以文本形式显示的信息。确切地说，这是以数学方程，公式，范式，模式的形式表示文本，以便理解文本语义（内容）以进行进一步处理：分类，分段等。解决上述问题的一般领域称为自然语言处理（NLP）。
自然语言处理解决的最重要的任务包括：
机器翻译是分配给NLP技术开发人员的第一项经典任务（需要注意的是，目前还没有达到必要的质量水平）。
语法和拼写检查–作为第一个任务的结论；
文本分类–定义文本语义以进行进一步处理（迄今为止最流行的任务之一）；
命名实体识别（NER）–具有预定义含义的实体的定义和选择（用于过滤文本信息和理解一般语义）；
摘要–将文本概括为简化的版本形式（重新解释文本的内容）；
文本生成–用于构建AI系统的任务之一；
主题建模–从大量文本中提取隐藏主题的技术。
重要的是要注意，现代和实际的自然语言处理中的所有这些任务通常在创建交互式AI系统（聊天机器人）时都集成到一个任务中。这是一个有助于将人工需求与软件结合在一起的环境（系统）。
通常，使用NLP的系统的操作可以描述为下一个管道：

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