下表中的字段(useridfromsklerarnimportpreprocessing enc preprocessing除外。onehotencoder () enc.fit(标题:nature 语言处理摘要)日期:1:03:11 Nature语言指人类日常使用的/，大自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但却无法被计算机很好的理解，为了用自然语言实现人与计算机的交流，自然语言 processing诞生了，Nature 语言 Processing(自然语言处理。
可分为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两大方向。前者意味着听和读，后者意味着写。本文将从nature 语言 processing的历史和发展入手，然后分析当前深度学习在nature 语言 processing领域的研究进展，最后探讨nature 语言 processing未来的发展方向。
1、自然 语言处理_一般处理流程1。一般处理流程语料获取>文本预处理>特征工程>特征选择1。语料库的获取就是要处理的数据和用于模型训练的语料库。数据来源可能来自网上抓取、数据积累、语料库转换、OCR转换等。，格式可能会令人困惑。需要去除url、时间、符号等无意义的内容，留下质量相对较高的非结构化数据。2.文本预处理将含有杂质、无序、不规范的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。
②分词是将连续的自然语言文本分割成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。一般来说，英文很容易用空格符号分割，而中文相对复杂。请参考口吃、盘古、Ansj等工具。常见的分词算法有:基于字符串匹配的分词、基于理解的分词、基于统计的分词和基于规则的分词，每种方法对应很多具体的算法。词性标注是给自然语言正文中的每个词赋予一个词性的过程，比如名词、动词、副词。
2、r 语言表示或者用什么符号?R 语言表示或|表示和
