1. 什么是自然语言处理 (NLP)?
2. 什么是语言模型？
3. 什么是词性标注？
4. 什么是命名实体识别 (NER)?
5. 什么是情感分析？
6. 什么是依存句法分析 (DEP)?
7. 什么是信息抽取？
8. 什么是问答系统？
9. 什么是文本分类？
10. 什么是机器翻译？
参考答案
选择题：
问答题：
1. 什么是自然语言处理 (NLP)?
自然语言处理 (NLP) 是计算机科学领域的一个分支，旨在让计算机能够理解、解析和生成人类的自然语言（如英语、汉语等）。它的研究内容包括自然语言的语法、语义、语用等方面。
思路
：首先解释自然语言处理 (NLP) 的定义和作用，然后简要介绍 NLP 研究的具体内容。
2. 什么是语言模型？
语言模型是一种数学模型，用于捕捉自然语言中词汇和语法之间的关系。它可以预测一段文本的下一个词语或短语的概率。
思路
：先解释语言模型的概念，然后阐述其在自然语言处理中的应用和重要性。
3. 什么是词性标注？
词性标注是自然语言处理中的一个任务，它通过为每个单词指定其词性（例如名词、动词、形容词等）来帮助计算机理解句子的结构和含义。
思路
：首先介绍词性标注的概念，然后讨论它在自然语言处理中的应用和意义。
4. 什么是命名实体识别 (NER)?
命名实体识别 (NER) 是自然语言处理中的一个任务，它旨在识别文本中具有特定意义的实体（如人名、地名、组织名等）。
思路
：先解释命名实体识别 (NER) 的概念，然后介绍它在实际应用中的重要性。
5. 什么是情感分析？
情感分析是自然语言处理中的一个任务，它通过分析文本的情感倾向（如正面、负面、中性等）来帮助计算机了解用户对某个话题的看法。
思路
：首先解释情感分析的概念，然后讨论它在现实生活中的应用场景。
6. 什么是依存句法分析 (DEP)?
依存句法分析 (DEP) 是自然语言处理中的一个任务，它通过分析句子中词语之间的依存关系来帮助计算机理解句子的结构。
思路
：先解释依存句法分析 (DEP) 的概念，然后介绍它在自然语言处理中的应用和优势。
7. 什么是信息抽取？
信息抽取是自然语言处理中的一个任务，它通过从大量文本中提取有价值的信息来帮助计算机理解文本的含义。
思路
：首先介绍信息抽取的概念，然后讨论它在实际应用中的重要性。
8. 什么是问答系统？
问答系统是自然语言处理中的一个应用方向，它通过回答用户提出的问题来帮助用户解决问题。
思路
：先解释问答系统的概念，然后介绍它在现实生活中的应用场景。
9. 什么是文本分类？
文本分类是自然语言处理中的一个任务，它通过将文本分配到不同的类别中来帮助计算机了解文本的主题。
思路
：首先解释文本分类的概念，然后讨论它在实际应用中的重要性和常见方法。
10. 什么是机器翻译？
机器翻译是自然语言处理中的一个任务，它通过将一种自然语言翻译成另一种自然语言来帮助计算机实现跨语言沟通。
思路
：先解释机器翻译的概念，然后讨论它在现实生活中的应用场景和挑战。
