自然语言处理：自然语言处理的发展与趋势

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。

自然语言处理

自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括中文、英文、俄文、日文、德文、法文等等，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大

量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从目前的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的

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/c813908751.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

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学　信息管理系,湖北　武汉　430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘　要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1　全文检索技术全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2　自然语言处理技术自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一个重要分支,在我国就是中文信息处理。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,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211　词法分析词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212　句法分析句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复

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、

自然语言处理两千字

自然语言处理信计1101 郭东旭 20111399 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。一.什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。二.自然语言处理的发展历史自然语言处理的发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；1957-1970年的快速发展期；1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。萌芽期(1956年以前) 1956年以前，可以看作自然语言处理的基础研究阶段。一方面，人类文明经过了几千

自然语言处理中英文术语对照

abbreviation 缩写 [省略语] ablative 夺格(的) abrupt 突发音 accent 口音/{Phonetics}重音 accusative 受格（的） acoustic phonetics 声学语音学 acquisition 习得 action verb 动作动词 active 主动语态 active chart parser 活动图句法剖析程序 active knowledge 主动知识 active verb 主动动词 actor-action-goal 施事(者)-动作-目标 actualization 实现(化) acute 锐音 address 地址{信息科学}/称呼（语）{语言学} adequacy 妥善性 adjacency pair 邻对 adjective 形容词 adjunct 附加语 [附加修饰语] adjunction 加接 adverb 副词 adverbial idiom 副词词组 affective 影响的 affirmative 肯定（的；式） affix 词缀 affixation 加缀 affricate 塞擦音 agent 施事 agentive-action verb 施事动作动词 agglutinative 胶着（性） agreement 对谐 AI (artificial intelligence) 人工智能 [人工智能] AI language 人工智能语言 [人工智能语言] Algebraic Linguistics 代数语言学 algorithm 算法 [算法] alienable 可分割的 alignment 对照 [多国语言文章词；词组；句子翻译的] allo- 同位-

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告 (此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期 (4) 二、应用需求不断深化呾拓展，NLP市场将持续快速发展 (5) （一）应用场景丰富，NLP有望在多领域实现商业化 (5) 1、教育领域 (6) 2、医疗领域 (7) 3、金融领域 (8) 4、政务领域 (9) 5、智能设备领域 (9) （二）NLP市场持续快速发展，2025年全球市场将超220亿美元 (10) 三、主要公司分析 (11) （一）拓尔思 (11) （二）华宇软件 (13) 四、风险提示 (14) 图表目录

图1：Google以机器学习为背景的语音识别系统英文领域的字准确率 (5) 图2：NLP在多个使用场景呾行业领域都的广泛应用 (6) 图3：智慧医疗领域NLP应用 (8) 图4：2016-2025年全球NLP市场规模及预测 (11) 图5：2011-2017年中国智能语音产业规模 (11)

一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期自然语言处理作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术，是未来人机交于的趋势，在大多数智能产品中，NLP 技术都是不可戒缺的。近几年来随着深度学习技术的突破，技术能力大幅提升，带动了一波产业热潮。目前的应用中，DNN、RNN/LSTM呾CNN是语音识别中比较主流的方向。过去的一年中，语音识别取得了很大的突破，IBM、微软、Google、百度等多家机构相继推出了自己的Deep CNN模型，提升了语音识别的准确率。根据Mary Meeker年度于联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，逼近人类语音识别的准确率；2017年8月，微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的5.9%再一次降低到5.1%，达到目前最先进水平。在中文语音识别率方面，百度、搜狗，科大讯飞等主流平台识别准确率均在97%以上。此外，NLP对二浅层次的特征提取、分类等问题已经比较成熟，而深层次的语义理解正是如今研究的重要方向。NLP领域技术的不断突破，为语音技术的落地提供了可能。

2160258 自然语言处理与信息检索(中英文)(2011)

天津大学《自然语言处理与信息检索》课程教学大纲课程编号：2160258 课程名称：自然语言处理与信息检索学时： 32 学分： 1.5 学时分配：授课：16学时上机：16学时授课学院：计算机科学与技术学院适用专业：计算机、语言学专业本科生或研究生先修课程：统计学、面向对象程序设计、人工智能或机器学习的相关知识一．课程的性质与目的自然语言处理技术是自动人机交互、搜索引擎、机器翻译、信息抽取等应用的重要支撑技术。本课程将系统地介绍自然语言处理（NLP）的基本概念、常用的算法和重要的应用。在基本概念和算法上，将介绍词汇、句法、语义分析等的基本知识。贯穿其中，将重点介绍统计自然语言处理的关键算法，主要是在大规模语料库的支持下，统计语言模型在语言知识自动学习中的应用。在应用方面，将结合文本分类和聚类、机器翻译、信息检索、网络挖掘等进一步加深学生对自然语言处理系统的设计策略和实现技术的了解。二．教学基本要求了解和掌握自然语言处理的基本理论基础，包括统计学和语言学基础，词汇、语法和语义的相关概念及算法，以及自然语言处理的理论和方法在文本自动分类、聚类、信息检索和机器翻译等方面的应用。三．教学内容课程的基本内容包括：（1）自然语言处理的数学基础，如贝叶斯模型、噪声信道模型、熵和互信息等的概念、n元语法模型和HMM模型等，同时介绍这些模型在具体实践中的应用；（2）自然语言处理的语言学基础，介绍有关词法和语法等方面的知识，包括词语搭配、语义消歧、概率句法分析等内容；（3）自然语言处理的应用，如文本分类和聚类、信息检索、统计机器翻译、互联网信息挖掘。

课堂讲座（26学时）第一章绪论介绍自然语言处理的相关概念，使学生有一感性认识；同时说明自然语言处理中的不同方法论。第二章统计学基础统计学基础知识，包括贝叶斯模型、噪声信道模型，熵、交叉熵和互信息等的概念。第三章语言学基础介绍有关词性、句法、语法和语义等方面的语言学知识；基于语料库的统计自然语言处理，包括语料获取和标注以及应用等。第四章词语搭配如何鉴定相邻或非相邻词语之间组合强度，即如何识别有意义的短语结构。第五章 n元语法模型 n元语法模型的建模和应用。第六章语义消歧有监督和无监督的语义消歧。第七章隐马尔可夫模型与词性标注有关隐马尔可夫模型的建模、算法及其在词性标注中的应用。第八章概率句法分析上下文无关文法（CFG）、概率上下文无关文法（PCFG）、句法分析树等概念；基于概率的最佳句法分析树的确定；滨州树库；改进PCFG的方法。第九章文本分类和聚类文本分类和聚类的算法介绍。第十章信息检索与挖掘有关信息检索、信息挖掘的模型和理论。第十一章统计机器翻译基于统计的机器翻译的概念、方法、模型和应用等。实验（6个学时）实验一：基于搜索引擎，判断某种语言搭配是否符合语言规范；

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)

大数据时代的自然语言处理

言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正）的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process- ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Com- putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版）。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍大数据时代的自然语言处理 ——评《统计自然语言处理（第2版）》关键词：自然语言处理　统计方法　专著赵东岩北京大学网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注深度学习简介深度学习的资料很多，这里就不展开了讲，本文就介绍中文NLP的序列标注工作的一般方法。机器学习与深度学习简单来说，机器学习就是根据样本(即数据)学习得到一个模型，再根据这个模型预测的一种方法。 ML算法很多，Naive Bayes朴素贝叶斯、Decision Tree决策树、Support Vector Machine支持向量机、Logistic Regression逻辑回归、Conditional Random Field 条件随机场等。而深度学习，简单来说是一种有多层隐层的感知机。 DL也分很多模型，但一般了解Convolution Neural Network卷积神经网络、Recurrent Neural Network循环神经网络就够了(当然都要学，这里是指前期学习阶段可以侧重这两个)。异同：ML是一种浅层学习，一般来说都由人工设计特征，而DL则用pre-training或者无监督学习来抽取特征表示，再使用监督学习来训练预测模型（当然不全都是这样）。本文主要用于介绍DL在中文NLP的应用，所以采用了使用最为简单、方便的

DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。序列标注工作简介词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比

(完整版)自然语言处理

自然语言处理技术课程总结自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。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

自然语言处理技术分享1

自然语言处理技术分享1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

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。