自然语言处理论文涉及什么领域

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)论文涵盖的领域包括但不限于以下9个：

1. 机器翻译：研究如何将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。例如，统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

2. 文本分类：研究如何将文本归类为不同的类别。例如，垃圾邮件过滤和情感分析。

3. 命名实体识别：研究如何从文本中识别和分类出命名实体（如人名、地名、组织机构名等）。例如，识别文章中的人名和地名。

4. 信息检索：研究如何从大规模文本数据中检索出相关的信息。例如，Web搜索引擎和文档相似度匹配。

5. 问答系统：研究如何让计算机能够回答用户提出的自然语言问题。例如，智能助理和问答社区。

6. 信息抽取：研究如何从大规模文本数据中自动抽取出结构化的信息。例如，从新闻文章中提取出公司的收购信息。

7. 自动摘要：研究如何自动地从长篇文本中提取出关键信息并生成简洁的摘要。例如，新闻摘要和文档摘要。

8. 情感分析：研究如何判断文本中所表达的情感倾向。例如，分析社交媒体上用户的情感表达。

9. 语言生成：研究如何使用计算机生成符合语法和语义规则的自然语言文本。例如，自动写作和自动生成代码注释。

这些领域涵盖了自然语言处理的主要应用领域和研究方向，而每个领域都有很多相关的论文和研究工作。