自然语言处理（Natural Language Processing，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；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。如有更多专业代写需求，如语义分析代写（Semantic analysis），文本情感分析代写（Sentiment analysis），潜在语义学分析代写（Latent Semantic Analysis）等，欢迎咨询！
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Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces代写自然语言处理与分类和向量空间
自然语言处理大体是从1950年代开始，虽然更早期也有作为。1950年，图灵发表论文“计算机器与智能（Computing Machinery and Intelligence）”，提出现在所谓的“图灵测试”作为判断智能的条件。
1954年的乔治城实验涉及全部自动翻译超过60句俄文成为英文。研究人员声称三到五年之内即可解决机器翻译的问题。不过实际进展远低于预期，1966年的ALPAC报告发现十年研究未达预期目标，机器翻译的研究经费遭到大幅削减。一直到1980年代末期，统计机器翻译系统发展出来，机器翻译的研究才得以更上一层楼。
自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。
向量空间的一个直观模型是向量几何，几何上的向量及相关的运算即向量加法，标量乘法，以及对运算的一些限制如封闭性，结合律，已大致地描述了“向量空间”这个数学概念的直观形象。
在现代数学中，“向量”的概念不仅限于此，满足下列公理的任何数学对象都可被当作向量处理。譬如，实系数多项式的集合在定义适当的运算后构成向量空间，在代数上处理是方便的。单变元实函数的集合在定义适当的运算后，也构成向量空间，研究此类函数向量空间的数学分支称为泛函分析。
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