自然語言處理（NLP）的五個層次：

1. 詞法分析（Lexical Analysis）：

• 詞法分析是NLP的第一步，它涉及將文本分解為基本單位，通常是單詞或標記。
• 詞法分析的目的是識別文本中的詞匯和語法結構。
• 詞法分析包括分詞（Tokenization）、去除停用詞（Stopword Removal）、詞干提取（Stemming）和詞形還原（Lemmatization）等過程。

2. 句法分析（Syntactic Analysis）：

• 句法分析是NLP的第二層次，它涉及分析文本的語法結構。
• 句法分析的目的是識別文本中的短語和句子結構。
• 句法分析包括詞性標注（Part-of-Speech Tagging）、句法分析（Parsing）和依存關系分析（Dependency Parsing）等過程。

3. 語義分析（Semantic Analysis）：

• 語義分析是NLP的第三層次，它涉及理解文本的含義。
• 語義分析的目的是識別文本中的實體、關系和概念。
• 語義分析包括命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）、共指消解（Coreference Resolution）、語義角色標注（Semantic Role Labeling）和詞義消歧（Word Sense Disambiguation）等過程。

4. 語用分析（Pragmatic Analysis）：

• 語用分析是NLP的第四層次，它涉及理解文本的語境和意圖。
• 語用分析的目的是識別文本中的隱含意義、情感和觀點。
• 語用分析包括情感分析（Sentiment Analysis）、觀點挖掘（Opinion Mining）、對話系統（Dialogue Systems）和自然語言理解（Natural Language Understanding）等過程。

5. 應用層（Application Layer）：

• 應用層是NLP的最高層次，它涉及將NLP技術應用于實際問題和場景。
• 應用層的目的是解決實際問題，提高人類與計算機的交互效率。
• 應用層包括機器翻譯（Machine Translation）、自動摘要（Automatic Summarization）、問答系統（Question Answering Systems）和聊天機器人（Chatbots）等應用。