NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）是一項研究人類語言與計算機之間交互的領域，其中有許多實用技巧可以應用于不同的任務和應用程序。以下是一些常見的NLP實用技巧：
分詞（Tokenization）：將文本分割成獨立的單詞或詞組，以便進一步處理和分析。
詞性標注（Part-of-Speech Tagging）：標注每個單詞的詞性，如名詞、動詞、形容詞等，用于語義分析和語法處理。
命名實體識別（Named Entity Recognition）：識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織機構等，用于信息提取和關系分析。
文本分類（Text Classification）：將文本分成不同的類別或標簽，用于情感分析、垃圾郵件過濾等任務。
情感分析（Sentiment Analysis）：確定文本中的情感傾向，如正面、負面或中性，用于輿情分析和用戶情感分析。
機器翻譯（Machine Translation）：將一種語言的文本自動翻譯為另一種語言，如將英文翻譯成中文。
信息抽取（Information Extraction）：從文本中提取結構化的信息，如關系、事件和屬性等，用于知識圖譜構建和數據挖掘。
文本生成（Text Generation）：使用模型生成新的文本，如聊天機器人、文章摘要等。
問答系統（Question Answering）：回答用戶提出的問題，如基于知識圖譜的問答、FAQ問答等。
語言模型（Language Modeling）：用于生成、評估和改進文本的概率模型，如基于神經網絡的語言模型。
這些都是NLP實用技巧的一些常見應用，具體的技巧和方法會因不同的問題和任務而有所不同。
