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越南语在全世界有大约7500万人使用，它是越南的官方语言。这种语言本身经历了几个世纪的发展，从借用汉语开始，直到17世纪，这种语言被一位耶稣会传教士罗马化。今天，越南语字母表包含29个字母。这包括一个连字符和九个带变音符号的连字符。其中五个变音符号用于指定音调，而其余四个用于越南语字母表中的单独字母。从音韵学和变音符号的角度来看，这些符号表示声调，而其他符号则表示重音。
使越南语更加复杂的是，它的声调系统比汉语更复杂。在越南，这种语言有六个基本声调，比汉语多两个，更困难的是，这些声调的发音会有所不同，这取决于你所在的越南地区。
因此，当涉及到越南语的自然语言处理（NLP）时，出现了需要进一步探索以确保更准确的英语到越南语和越南语到英语翻译的某些困难和挑战。想知道这些挑战是什么吗？下面我们来看一下。
为越南人开发NLP时面临的挑战
越南语的自然语言处理是一个复杂的领域，当谈到产生准确的语言翻译。创建算法和软件来翻译任何语言都是一项非常复杂的任务。但是，当涉及到英语到越南语的翻译，特别是当涉及到自然语言处理，许多困难出现了人类翻译人员和机器。下面是其中的一些。
让我们从基础开始。单词被认为是由一个或多个词素组成的语言单位。同时，分词是通过计算机程序或特定软件确定句子/文档中的词边界的过程。记住这一点，我们现在可以对越南语和越南语的自然语言处理做一些推论。最基本的是，在越南语的自然语言处理中，分词将是首先要考虑的方面之一，如果做错了，可能会导致翻译的其他部分变得毫无意义或不准确。这就是为什么NLP必须考虑越南语中的分词来提供准确的结果。
接下来，我们来看看词性标注。在自然语言处理中，词性标注指的是确定某些单词相对于句子中词类的含义，以传达准确的含义，因为它涉及单词的定义及其上下文。例如，在越南语中，“老人走得太快”这句话还可以指“父亲走得太快”、“老人死得太快”、“我父亲死得太快”、“你老得太快”、“爷爷老得太快”等等。因此，在做出准确的翻译之前，需要考虑语言中的许多歧义。
词性标注是句法分析的难点。语言理解、发展和翻译的这一方面涉及句子的句法结构。消息人士称，“'句法'一词指的是句子中单词的语法排列以及它们之间的关系。句法分析的目的是找出一个句子的句法结构，这个句子通常被描绘成一棵树。在越南语中，构造句子的一般语法规则包括这样一个事实，即它在句子结构基于主语+动词+宾语的意义上与英语相似。越南语的NLP在翻译时也需要考虑到这一点。
命名实体识别是NLP的另一个方面，在翻译越南语时必须考虑到这一点--无论是从英语翻译成越南语还是从越南语翻译成英语。基本上，NER着眼于句子中的人名、组织、地点、时间、数量、货币价值、百分比等方面，以便为读者提供更多关于文本深度的上下文和信息，从而得出合乎逻辑的结果和准确的翻译。下面的例句可以说明这一点：被赶下台的XYZ创始人约翰·琼斯以1000万英镑出售伦敦顶层公寓。目前，这句话包含关于组织（XYZ）、人员（John Jones）、地点（伦敦）和货币价值（1000万英镑）的信息。这些语言成分中的每一个都构成句子并赋予其意义。这就是为什么越南语的NLP需要考虑NER以产生准确的翻译。然而，NER并不总是简单明了的，NLP软件必须具有准确的NER输入以产生期望的结果。
共指消解（CR）是NER的一个子任务。当在需要翻译的句子或文档中引用实体时，通常使用代词来引用实体，而不是在整个句子中多次重复相同的实体。例如，人们不会说“John Jones is selling John Jones' penthouse”，而是说“John Jones is selling his penthouse”，以传达一个没有重复、使用准确实体描述的更真实的翻译。然而，当谈到越南语时，人们发现CR在越南NLP社区中得到的关注很少。事实上，目前似乎只有两个研究者将认知反应作为自然语言处理中的一个子任务。这是NLP为越南人带来的另一个挑战--NLP数据库中的数据太少，无法产生更好的结果。
其他挑战
越南语的自然语言处理还必须考虑到越南独特的书写系统和越南语资源的缺乏。例如，一些资料表明，现代词典中定义了大约40，000至50，000个越南语单词。这一点，加上越南语中由空格分隔的几个单词实际上代表一个单词的事实，使得将这种语言从英语翻译成越南语以及从越南语翻译成英语变得更加困难。
越南人的NLP正在取得进展
尽管存在上述挑战，但在确定越南语自然语言处理的困难以及在开发软件和算法以产生更准确的翻译时解决语言的复杂性方面，研究正在缓慢但肯定地取得进展。一些研究发现，使用混合算法可以以相对较高的准确率解决这些挑战。然而，仍然缺乏资源来确保这项工作尽可能有效地展开。然而，通过确保翻译人员了解这些语言翻译困难，可以更好地再现语言。此外，随着技术的不断进步和在这一领域进行更多的研究，我们很可能在未来看到更好的越南人的自然语言处理。
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以上中文文本为机器翻译，存在不同程度偏差和错误，请理解并参考英文原文阅读。
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