浅析自然语言处理知识体系结构

自然语言处理知识太庞大了，网上也都是一些零零散散的知识，比如单独讲某些模型，也没有来龙去脉，学习起来较为困难，于是我自己总结了一份知识体系结构，内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程，主要参考书为宗成庆老师的《统计自然语言处理》，可能很多内容写的不清楚，但好像中文NLP书籍就这一本全一些。

▌一、自然语言处理概述

1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。

2）自然语言处理是研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机（算法）框架来实现这样的语言模型，并完善、评测、最终用于设计各种实用系统。

3）研究问题（主要）：

信息检索

机器翻译

文档分类

问答系统

信息过滤

自动文摘

信息抽取

文本挖掘

舆情分析

机器写作

语音识别

研究模式：自然语言场景问题，数学算法，算法如何应用到解决这些问题，预料训练，相

人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用

人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用摘要：如今，随着人工智能的迅速发展，自然语言处理技术已经成为互联网应用中的一个炙手可热的研究方向，各大公司也都投入巨额资金和高端人力。但是，在高速发展过程中的自然语言处理技术仍然面临着巨大挑战。在这样的背景下，本文主要探讨了人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用有关内容，可供参考。关键词：人工智能；自然语言；处理技术；发展应用 1自然语言处理的概述自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成的操作和加工。主要包括自然语言理解和自然语言生成两个流程。其中自然语言理解是指计算机能够理解自然语言的意义。自然语言生成是指计算机能够以自然语言来表达给定的意图。 2自然语言处理的相关技术和应用分析 2.1个性化智能推荐个性化智能推荐以自然语言文本挖掘为基础，具有信息过滤的作用，能够以用户档案或者历史行为记录为依据，对用户的兴趣爱好进行学习，进而围绕给定物品岀发，对用户的偏好或者评分进行预测。电子商务发展过程当中，信息处理面临着信息过载的问题，用户如何在快速增长的资源中对自己所需信息进行准确定位，是一个重要的问题，正如同商家需要向用户提供精准恰当的服务一般，都存在一定难度。推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。通过跟踪用户在商城的浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推荐，提高商品曝光率和用户决策效率。“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。据报道，推荐系统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，而且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。在新闻服务领域，以细分化的数据分析为基础的个性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。通过用户个人的信息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析，从而进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平台更“懂”用户，提升了用户体验和粘性。 2.2语音识别技术以机器为支持来对过程进行识别和理解，促进语音信号向文本与命令技术的转变，这就是语音识别技术的整个过程，从本质上来说，就是确保人类的语言能够为机器所理解，促进人类语音词汇内容向计算机可读数据的转化，从而满足应用需求。在这一过程当中，需要将连续讲话进行合理分解，建立规则以准确理解语义。前端降噪、语音切割分帧等都是语音识别技术的重要流程，可将其框架分为声学模型、语言模型以及解码这三个方面。在智能家居领域，普通家庭都会有很多需要红外遥控器控制的家电，由于红外线传输会受到空间位置影响，一个可将多个遥控设备集中于一体并且可以通过声音控制其常用功能的集成设备，能自动切断电源，调换频道。双手没有空闲的状态下，可以通过语音来与智能音箱进

创新教育实验报告

创新教育实习报告学院名称管理学院专业（班级）XXXXXXX 姓名（学号）XXXX 指导教师XXXXXX

经过我们专业老师的一个星期的努力，五天时间，虽然不能够完全了解创新教育的本质内涵，但是给力我们创新动力，老师都分别针对专业内的方向向我们介绍了运筹学，物流学等相关知识，另一部分被老师给我们讲到了一些生活中的案例以及人工智能的观念，大大激发了我们的创新意识，下面是我在课堂中所感受的重要的观点。一.现代物流与物流信息化 1.现代物流的概念：现代物流不仅单纯的考虑从生产者到消费者的货物配送问题，而且还考虑从供应商到生产者对原材料的采购，以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面，全面地、综合性地提高经济效益和效率的问题。现代物流基本功能：（1）运输运输是对物资进行较长距离的空间移动，包括人和物的载运及输送。它的目的是通过运输手段使货物在物流节点之间流动，实现物的空间位移。（2）储存储存是指对物品、货物进行保存及对其数量、质量进行管理控制的活动,它是包含库存和储备在内的一种广泛的经济现象，以改变物的时间状态为目的。（3）装卸搬运装卸是指物品在指定地点以人力或机械装入运输设备或卸下；搬运是指在同一场所内，对物品进行以水平移动为主的活动。（4）包装包装是指在流通过程中为保护产品、方便储运及促进销售，而按一定技术方法所采用的容器、材料及辅助物等的总称。（5）流通加工在流通过程中辅助性的加工活动称为流通加工。流通与加工的概念属于不同范畴。加工是改变物质的形状和性质，形成一定产品的活动，而流通则是改变物质的空间状态与时间状态。流通加工则是为了弥补生产过程加工不足，更有效地满足用户或本企业的需要，使产需双方更好地衔接，将这些加工活动放在物流过程中完成，而成为物流的一个组成部分，流通加工是生产加工在流通领域中的延伸。（6）配送配送是指在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行挑选、加工、包装、分类、组配的作业，并按时送达指定地点的物流活动。配送的本质也是物品的位移，但与运输功能相比，配送又具有其自身的特点，它是面向城区、区域内、短距离、多频率的商品送达服务。（7）信息处理物流信息是指与物流活动相关的信息。所谓信息是指能够反映事物内涵的知识、资料、情报、图像、数据、文件、语言、声音等。信息是事物的内容、形式及其发展变化的反映。 2.物流系统是指在一定的时间和空间里，对其所从事的物流事务和过程作为一个整体来处理，以系统的观点、系统工程的理论和方法，进行分析研究，以实现其时间和空间的经济效益。物流系统是社会经济大系统中的一个子系统或组成部分。（1）物流系统子系统包括：输入，处理，输出

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理摘要主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。关键词自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

自然语言理解技术

自然语言理解技术，未来人工智能的核动力摘要：自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一，同时也是目前前沿的难题之一。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义，阐述自然语言理解的研究及其相关应用，综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望，是十分有意义的。关键词：自然语言理解技术；智能信息服务； 1.引言：随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义：广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统，是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话，指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算机模型，这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。2. 1自然语言理解技术的含义：首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多

基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写体数字图像识别 PT1700105 宁崇宇 PT1700106 陈玉磊 PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环

境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P 也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度，在大部分情况下，在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确，但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达，这也是很多传统机器学习算法的共同问题。对机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式呢？深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题。因为深度学习的通用性，深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向，甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发，但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理，各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片代表了0~9中的一个数字，图片的大小为28x28，且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例，基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境，进行模拟演示。

自然语言处理

《自然语言处理》课程教学大纲一、课程基本信息 1、课号：CS229 2、课程名称（中/英文）：自然语言处理/Natural Language Processing 3、学时/学分：32/2 4、先修课程：程序设计语言 5、面向对象：本科三\四年级（ACM班） 7、教材、教学参考书： ?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995. ?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Springer-Verlag, 1999 二、本课程的性质和任务自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，进行摘要和评价，并进行介绍、提问和讨论，使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上，要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目，使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理论和技术并最终加以实践。三、本课程教学内容和基本要求 1. Overview (4)

自然语言处理的关键技术

自然语言处理的关键技术自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。一、常用技术分类 1、模式匹配技术模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术

语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术

基于自然语言处理的主观题智能阅卷技术

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9d7748617.html, 基于自然语言处理的主观题智能阅卷技术作者：柏雪来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期摘要：本文主要探讨使用自然语言处理技术来实现主观题智能阅卷的方法，使用到的关键技术包括分词、句法分析、词语相似度计算以及句子相似度计算。文章对如何使用这些关键技术来实现主观题智能阅卷系统进行了详细的阐述。关键词：智能阅卷；分词；词语相似度计算；句子相似度计算中图分类号：TP391.7文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02 随着计算机技术和通信技术的高速发展，计算机已经应用到人们生活中的各个领域。在教育领域中，计算机实现试卷自动评阅是教育系统智能化必备的功能。一方面，计算机智能阅卷能避免人为的误差，能够更客观的反映出评阅结果，保证了阅卷的客观公正性。另一方面，电脑阅卷省去了老师在传统阅卷模式中主观题阅卷的体力劳动，让老师省出更多时间和精力用在教学工作中。主观题智能阅卷主要采用的技术路线是自然语言处理技术。按照主观题的评分流程，阅卷系统主要分为五个部分：分句、分词、句法分析、词语相似度计算以及句子的相似度计算。 1分句将答案分句是评分的第一个步骤，分句的粒度大小也将影响评分结果。本文将根据特定的标点符号（句号、问号、分号、感叹号）作为句子的分隔符，将句子分为若干子句。在对参考答案进行分句的时候，需要将之前录入的权值赋值给对应的每个子句。最后题目的得分应该是各子句相似度的加权求和，用S具体计算如式（1）：（1） Simi表示第i句的相似度，?i表示第i句的权值，i取值范围为[0，n]，n为子句的个数。值得注意的是，参考答案每句话的权重是根据句子结束的标点符号来分配的，因此参考答案录入和学生答题的时候每句话的标点符号必须正确填写。 2分词由于分词及词性标注对准确率要求较高，如果这两个步骤出现错误，将会对后续步骤产生严重影响。因此本文初步考虑使用已经相对成熟得分词工具来进行分词和词性标注。本文选择的分词工具是中科院计算机研究所开发的ICTCLAS系统，它是最早的中文开源分词项目之一。ICTCLAS提供了无词典分词及词性标注接口。它的分词速度单机可达966KB/S，分词精

自然语言处理的单词嵌入及表征方法

自然语言处理的单词嵌入及表征方法简介过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。虽然结果好，我们也必须思考……它们为什么这么好使？在这篇文章里，我综述一下在自然语言处理（NLP）上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。我认为这是个非常简练而优美的视角。单隐层神经网络单隐层神经网络有一个普适性（universality）：给予足够的隐结点，它可以估算任何函数。这是一个经常被引用的理论，它被误解和应用的次数就更多了。本质上这个理论是正确的，因为隐层可以用来做查询表。简单点，我们来看一个感知器网络（perceptron network）。感知器（perceptron）是非常简单的神经元，如果超过一个阈值它就会被启动，如果没超过改阈值它就没反应。感知器网络的输入和输出都是是二进制的（0和1）。注意可能的输入个数是有限的。对每个可能的输入，我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元（见注解1）。然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得到的结果（见注解2）。

这样可以说明单隐层神经网络的确是有普适性的。但是这也没啥了不起的呀。你的模型能干和查询表一样的事并不能说明你的模型有任何优点。这只能说明用你的模型来完成任务并不是不可能的罢了。普适性的真正意义是：一个网络能适应任何你给它的训练数据。这并不代表插入新的数据点的时候它能表现地很理想。所以普适性并不能解释为什么神经网络如此好用。真正的原因比这微妙得多…为了理解它，我们需要先理解一些具体的成果。单词嵌入（Word Embeddings）我想从深度学习研究的一个非常有意思的部分讲起，它就是：单词嵌入（word embeddings）。在我看来，单词嵌入是目前深度学习最让人兴奋的领域之一，尽

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS 软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。 [关键词]自然语言处理共词分析法聚类分析因子分析 1引言最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义： “自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(Linguistic Compe-tence)和语言应用(Linguistic Performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术”。这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。本文拟采用共词分析方法，通过对国内自然语言处理领域文献中高频关键词共同出现频率规律的分析，深入揭示其研究热点以及研究现状，为其他从事自然语言处理研究的学者提供参考。 2研究方法共词分析法(Co-term Analysis)在图书情报界的应用非常广泛，是文献计量学的一种重要方法，也是内容分析法的常用方法之一。最先提出共词分析方法的是Callon等人，其后这种方法被广泛使用。共词方法的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(一般为主题词或关键词)在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明它们的关系越密切、距离越近。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等多元分析方法，可以进一步按这种“距离”将一个学科内的重要关键词加以分类，从而归纳出该学科的研究现状、热点和内容。不仅如此。利用现代信息技术和统计软件图形显示功能，还能够将分析结果直观形象地显现出来，进而达到可视化的效果。用共词分析法分析国内自然语言处理领域的研究热点。需要通过四个步骤完成：①，确定国内该研究领域主要关键词；②建立关键词共词矩阵；③选取多元统计方法对所建矩阵进行统计分析；④对所获得的数据进行分析。 3数据来源与关键词获取 3.1数据来源在中国期刊网(CNKi)上，以“自然语言处理”为关键词，检索时间范围为CNKI默认的年限。选择了四个数据库，分别是中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库等，并以关键词为检索字段，采用精确检索的方式检索出2233篇文献，然后从CNKI上下载这些文献的题录数据。

检索报告格式

专业（班级）档案学20141781 姓名练洪妹学号2014178126 检索报告（综合作业）一、检索课题：大数据时代下科技情报的发展与创新二、检索数据库（选中外文数据库至少4个，至少有2个外文数据库，其中外文数据库必须有一个二次文献数据库）可选数据库（请在你选择的数据库号码上打钩或将检索的留下，检索时间尽量近几年）：华工购买的数据库： 1、CNKI 中国知网2002-2016 2、维普中文科技期刊全文数据库1989-2016 3、Calis馆际互借与文献传递2012-2015 4、英国科学文摘Inspec 1969-2016 5、美国专利全文数据库1976-2016 三、关键词中文外文情报intelligence 大数据big data 科技情报技术工作science and technology information technology work 科技创新science and technology innovation 数据环境data environment 四、检索结果（每库不得少于1篇。每篇至少要显示题目、文献出处、文摘）例： 1、CNKI 中国知网（2002-2016）

或：主题检索选2篇文献如下：科技情报技术发展现状与对策研究【作者】何葳；【Author】HE Wei;Beijing Institute of science and Technology Information; 【机构】北京市科学技术情报研究所；【摘要】随着技术的飞速发展,科技创新手段不断进步,科技创新的周期不断缩短,新知识、新技术、新工艺和新产品层出不穷,重复低效的科研开发不仅浪费宝贵的资源,而且也会丧失或错过良好的发展机遇。面对海量信息和科技创新周期不断缩短的挑战,从新的角度对科技创新的科技情报技术需求进行分析,积极探索面向科技创新全过程的科技情报服务能力建设是十分必要的。本文首先从情报的定义出发,论述了我国的科技情报技术工作现状分析了我国的科技情报技术工作中存在的问题,结合科技创新对科技情报的需求分析,文章最后提出了创建新时期的科技情报技术工作的具体措施。更多还原

人工智能动物识别系统JAVA

精品文档工作存储器解释器用户界面实验报告课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计系别电子信息科学学院专业班级指导教师学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。二、实验环境 1 、硬件环境：微机 2 、编程语言不限三、实验原理一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。推理机知识库用户知识工程师图1 一个基于规则专家系统的完整结构开发界面外部程序

三、实验内容运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。规则 1 ：如果：动物有毛发则：该动物是哺乳动物规则 2 ：如果：动物有奶则：该单位是哺乳动物规则 3 : 如果：该动物有羽毛则：该动物是鸟规则 4 ：如果：动物会飞，且会下蛋则：该动物是鸟规则 5 ：如果：动物吃肉则：该动物是肉食动物规则 6 ：如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方则：该动物是食肉动物规则 7 ：如果：动物是哺乳动物，且有蹄则：该动物是有蹄动物规则 8 ：如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物则：该动物是有蹄动物规则 9 ：如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点则：该动物是豹规则 10 ：如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹则：该动物是虎规则 11 ：如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类则：该动物是长颈鹿规则 12 ：如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物则：该动物是斑马规则 13 ：如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞则：该动物是鸵鸟规则 14 ：如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的则：该动物是企鹅规则 15 ：如果：动物是鸟，且善飞则：该动物是信天翁利用上述15 条规则，可区分7 种动物。（ 2 ）推理机设计：采用正向推理。

人工智能动物识别系统JAVA

经典文档下载后可编辑复制工作存储器用户界面实验报告课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计系别电子信息科学学院专业班级指导教师学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。二、实验环境 1 、硬件环境：微机 2 、编程语言不限三、实验原理一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。用户知识工程师图1 一个基于规则专家系统的完整结构发外部程序

自然语言处理NLP论文

自然语言处理NLP论文1．引言做为人工智能（AI）的一个研究主题，自然语言处理（NLP）已经在一些系统中得到应用。人类使用自然语言（如汉语、英语）进行交流是一种智能活动。AI研究者们一直在尝试形式化处理自然语言所需要的过程机制，如把自然语言概念化为一种知识库系统以处理人与计算机的自然语言对话，并建立计算机软件来模型化这个处理过程。一种比较成熟和有效的方法并不使用显式的领域模型而是利用关键字或模式(Pattern)来处理自然语言。这种方法利用预先设计的结构存储有限的语言学和领域知识，输入的自然语言句子由预定义的含有指示已知对象或关系的关键字或模式的软件来扫描处理。这种方法也即做为一种自然语言接口与数据库系统或专家系统等进行连接，以检索其中的信息。通过学习国外相关应用案例，分析一个英语自然语言处理的模型系统，从而研究并实现基于WEB与汉语自然语言处理的地理信息查询系统模型。 2．基于英语自然语言处理的系统模型Geobase 2．1 Geobase模型简介 Geobase是针对一个地理信息系统的查询而研制的，其中用自然语言英语来查询地理信息数据库（Visual Prolog可装入的一个文本文件）。通过输入查询的英语句子，Geobase

分析并转换这些英语句子为Visual Prolog能够理解的形式，然后给出查询的答案。Geobase把数据库看做是由联系而联接起来的实体联系网络。实体是存储在数据库中的数据项，联系是联接查询句子中实体的词或词组，如句子Cities in the state California，这里的两个实体Cities和state 是由联系in 联接的，词the在这里被忽略，而California被看做是state 实体的一个实例。Geobase通过将用户的查询与实体联系网络进行匹配来分析查询句子。如查询句子：which rivers run through states that border the state with the capital Austin? 首先忽略某些词：which、that、the、?，其结果查询句子为：rivers run through states border state with capital Austin，其次找出实体与联系的内部名，实体可能有同义词、复数，联系也有同义词并可能由几个词组成等，经过转换后，查询句子为：river in state border state with capital Aaustin，通过查找state with capital Austin的state，Geobase再找出与这个state相邻接的所有的states，最后找出run through（由assoc("in",["run","through"])转义为in）states的rivers。2．2 数据库及实体联系网络数据库谓词举例如下： state(Name,Abbreviation,Capitol,Area,Admit,Population,City,C ity,City,City) city(State,Abbreviation,Name,Population)

自然语言处理技术分享1

内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）：语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言自然语言处理的关键技术自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。

人工智能实训室建设方案

人工智能实验室 2021年1月武汉唯众智创科技有限公司

人工智能实验室建设方案一、专业背景人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

自然语言处理的应用及发展趋势

自然语言处理的应用及发展趋势摘要本文主要阐述了自然语言处理的研究内容，以及对目前相关领域的应用加以讨论。自然语言处理的研究内容主要有四大块[1-2]：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向、语言工程方向。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。关键词自然语言处理应用发展趋势一.自然语言处理的研究内容自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向： (1）语言学方向本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。（2）数据处理方向是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。（3）人工智能和认知科学方向在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。（4）语言工程方向主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。二.自然语言处理的应用以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、