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自然语言处理是人工智能的重要分支，目标是让计算机能够理解和处理人类语言。NLP包含三个核心技术层面：词法分析处理文本中的词汇单位，句法分析研究词语间的结构关系，语义分析则致力于理解文本的真实含义。这三个层面层层递进，共同构成了完整的语言理解体系。
词法分析是自然语言处理的第一步，也是最基础的层面。它的主要任务是将连续的文本分解成基本的语言单位。分词是将文本切分成独立的词汇，词性标注确定每个词的语法属性如名词、动词等，命名实体识别则专门识别人名、地名等特定实体。这就像把一段话拆解成一个个积木块，为后续分析奠定基础。
句法分析是在词法分析基础上的进一步处理，它研究词语之间的结构关系和语法组织方式。句法结构分析将句子分解为主语、谓语、宾语等语法成分，而依存关系分析则明确词语间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。这就像理解积木块是如何组合成有意义结构的过程。
语义分析是自然语言处理的最高层面，其目标是理解文本的真实含义和意图。词义消歧帮助确定多义词在特定语境中的具体含义，比如"苹果"在不同句子中可能指水果或品牌。语义角色标注识别动作的各种参与者，指代消解则确定代词等指代词的具体指向。这是让计算机真正"理解"语言的关键步骤。
总结NLP的三个核心层面：词法分析处理基本的词汇单位，句法分析研究词语间的结构关系，语义分析理解文本的真实意义。这三个层面层层递进，就像从积木到建筑再到功能的过程。记忆方法是抓住关键词：词法对应"词汇"，句法对应"结构"，语义对应"意义"。掌握这个框架，就能更好地理解自然语言处理技术的核心原理。