自然语言处理：技术与应用

郑捷2017年电子工业出版社出版的图书《NLP汉语自然语言处理原理与实践》是自然语言处理（NLP）领域的一本重要著作。本书系统地介绍了NLP的基本原理、方法和技术，以及在汉语自然语言处理中的应用。在本书中，作者郑捷博士以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，为我们呈现了一部颇具价值的参考书籍。
本书的重点词汇或短语包括：自然语言处理（NLP）、语言模型、分词、词性标注、命名实体识别（NER）、句法分析、语义理解、机器翻译、文本分类、情感分析等。这些词汇或短语在本书中起着至关重要的作用，是NLP技术的核心组成部分，也是汉语自然语言处理实践的关键要素。
NLP是人工智能领域的一个热门方向，它主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。本书介绍了NLP的基本原理，包括语言模型、分词、词性标注等。语言模型是一种描述语言概率分布的模型，它可以用于文本生成、语言翻译等领域；分词是指将一句话分割成若干个词语，是自然语言处理中的基本任务之一；词性标注则是给每个词语标注上其语法属性，有助于更加深入地理解语句。
命名实体识别（NER）是自然语言处理中的另一个重要技术，它主要用来识别文本中的实体名词，如人名、地名、机构名等。句法分析则是研究句子结构的学问，它可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。语义理解是自然语言处理的难点之一，它要求计算机能够理解文本的深层含义，从而进行更加精准的信息提取和文本分类等任务。
机器翻译是利用自然语言处理技术将一种语言自动翻译成另一种语言的过程，它是克服语言障碍的重要手段之一。文本分类是指将文本自动归类到预定义的类别中，常用于信息检索、文本过滤等领域。情感分析则是对文本中所表达的情感进行判断和分类，常用于舆情分析、产品评价等领域。
本书中所述的这些技术在汉语自然语言处理中有着广泛的应用。例如，在智能客服领域，可以通过情感分析技术对用户的情感进行判断，从而提供更加个性化的服务；在搜索引擎领域，文本分类和句法分析等技术可以帮助用户更加准确地搜索到所需信息；在机器翻译领域，语言模型和命名实体识别等技术可以实现更加精准的翻译效果，帮助人们跨越语言障碍。
总的来说，郑捷2017年电子工业出版社出版的图书《NLP汉语自然语言处理原理与实践》是一本非常值得阅读的书籍。它系统地介绍了NLP的基本原理、方法和相关技术，并深入探讨了这些技术在汉语自然语言处理中的应用。通过阅读本书，读者可以更加深入地了解NLP领域的核心思想和技术，以及在现实生活中的应用场景。随着人工智能技术的不断发展，NLP将会在更多的领域得到应用和推广，相信这本书将在未来发挥更大的作用。