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自然语言处理（NLP）领域有哪些常见任务？
- 基础任务
- 中文分词：将一串连续的字符构成的句子分割成词语序列
- 子词切分：将一个单词切分为若干连续的片段
- 词性标注（Part-Of-Speech，POS）：标注词语在句子中扮演的语法角色
- 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等
- 句法分析（Syntactic Parsing）：给定一个句子，分析句子的句法成分信息，例如主谓宾定状补等成分
- 语义分析
- 应用任务
- 情感分析
- 意图识别
- 问答系统
- 对话系统
- 机器翻译
- 文本总结
参考文章：
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）基础知识
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：中文分词和子词切分
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：词性标注（POS Tagging）和句法分析（Syntactic Parsing）
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务：语义分析（Semantic Analysis）
Python正则表达式re模块中，re.match()和re.search()的区别
re.match()从字符串开头开始匹配，成功返回Match object, 失败返回None，只能到匹配一个结果re.search()在字符串中进行搜索，成功返回Match object, 失败返回None, 只能到匹配一个结果
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