关于大数据中自然语言处理技术的问题，小编就整理了2个相关介绍大数据中自然语言处理技术的解答，让我们一起看看吧。
大数据预测需要什么技术？大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等范畴
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）等等。
6、数据挖掘：分类 、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
自然语言处理的技术难点？自然语言处理技术难点主要有语义理解、语法分析、语音识别、机器翻译等。
语义理解涉及到如何理解文本中的语义，语法分析涉及到如何识别文本中的语法结构，语音识别涉及到如何将语音转换为文本，机器翻译涉及到如何将一种语言翻译成另一种语言。这些技术都需要大量的数据和算法来支持，而且还需要解决大量的技术问题，才能达到较高的准确率。
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