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以下是一些自然语言解决（NLP）技术的例子：
- 词性标注：这个技术能够自动识别文本中的每个单词的词性，例如名词、动词、形容词等。词性标注在主动翻译、文本摘要等利用中十分有用。
- 分词：分词是将一段文字拆分成单个的词语或单词的过程。这个技术在中文文本处理中尤其重要，因为中文没有明确的词与词之间的边界。
- 命名实体辨认：命名实体辨认是辨认文本中的具体实体，如人名、地名、组织机构等。这个技术在信息提取和问答零碎中十分有用。
- 语义角色标注：语义角色标注是将句子中的词语标注为相应的语义角色，如“施事者”、“受事者”、“工夫”等。这个技术在主动问答和信息提取中有重要利用。
- 机器翻译：机器翻译是利用计算机技术主动将一种语言的文本翻译成另一种语言。NLP 技术在机器翻译中起着关键作用，例如分词、词性标注、语法分析等。
- 情感剖析：情感剖析是辨认文本中的情感偏向，如侧面、负面或中性。这个技术在社交媒体剖析和舆情监测中有广泛应用。
以上只是一些 NLP 技术的例子，还有许多其余的技术和利用，如文本分类、文本生成、问答零碎等。NLP 技术的倒退正逐步扭转人们与计算机之间的交互方式，并提供了许多新的商业和钻研机会。
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