大数据文摘作品编译：糖竹子、吴双、钱天培自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。为什么要写这篇文章？对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状况。因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对NLP常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。目录:1.词干提取2.词形还原3.词向量化4.词性标注5.命名实体消岐6.命名实体识别7.情感分析8.文本语义相似分析9.语种辨识10.文本总结1.词干提取什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中:1.beautiful和beautifully的词干同为beauti2.Good,better和best的词干分别为good,better和best。相关论文：MartinPorter的波特词干算法原文相关算法：在Python上可以使用Porter2词干算法(
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