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NLP基本处理从句子的情感分析、实体与实体直接的关系，句子结构来分析
情感分析
1.句子的情感分析找出句子表达的是正面、负面还是中性的情感。
情感分析的影响因素：
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词语顺序：词语的顺序可以影响句子的整体情感。例如，“我喜欢你” 和 “你不喜欢我” 虽然包含相同的词语，但表达的情感截然不同。
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上下文：上下文信息对于情感分析至关重要。例如，“他今天很好” 在不同的上下文中可能表达不同的情感。
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情感修饰语：情感修饰语可以增强或减弱句子的情感强度。例如，“非常” 或 “有点” 这样的词可以改变情感的强度。
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否定词：否定词的使用可以改变句子的情感方向。例如，“我不喜欢这部电影” 表达了负面的情感，而 “我喜欢这部电影” 则表达了正面的情感
关系
2.NLP任务中的实体标注和实体间关系标注
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实体标注：标注文本中的关键实体，如人名、地名、组织名、时间等。
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关系标注：标注实体之间的特定关系，如主谓关系、动宾关系等。
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事件标注：标注文本中的事件，并标注事件的相关参与者（如执行者、受影响者等）
结构
3.词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称 POS Tagging）是一种自然语言处理技术，其目的是为句子中的每个单词（或词组）确定其在语法结构中的类别，即词性。词性标注的结果通常是一个包含词和词性标签的列表，例如：“我（代词）”，“是（动词）”，“一个（数词）”，“好人（名词）”。
文本标注工具：BRAT（Browser-based Annotation Tool）是一款开源的文本标注软件
BRAT 的特点包括：
- 浏览器端运行：无需安装额外的软件，只需通过浏览器即可使用。
- 实时标注：标注者可以实时看到标注结果，并且可以与他人协作。
- 标注历史记录：可以查看和恢复之前的标注版本。
- 多种标注任务支持：可以定义多种标注任务，并支持自定义标注模板。
- 标注导出：可以将标注结果导出为多种格式，如CoNLL、BIOES等。