中文自然语言处理导论(黄锦辉等 著)思维导图
自然语言处理基础入门教程
自然语言处理基础入门教程第一章：自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。
NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。
第二章：文本预处理在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。
文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。
其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。
第三章：词向量表示为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。
词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。
其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。
第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。
文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。
第五章：命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。
常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。
自然语言处理Natural Language Processing(NL演示课件.ppt
形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自动问答（Question Answering，QA）
针对用户提出的问题，给出具体的答案。 Apple理的主要任务（工作）
语言分析：分析语言表达的结构和含义
词法分析：形态还原、词性标注、命名实体识别、分词（汉 语、日语等）等
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
陈家骏，戴新宇 chenjj@
dxy@
精选课件
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理技术的应用 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译
(/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容（3）
基于语料库的自然语言处理方法（经验方法）
语言模型（N元文法） 分词、词性标注（序列化标注模型） 句法分析（概率上下文无关模型） 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） 机器翻译 (IBM Model等) ......（基于神经网络的深度学习方法）
第13章理解单元自然语言处理课件
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
《现代汉语话语标记系统与认知研究》读书笔记思维导图PPT模板下载
第二节 示歉性话 语标记
第三节 埋怨性话 语标记
第四节 本章小结
第七章 示意性话语标记
第一节 认同性话 语标记
第二节 强调性话 语标记
第三节 征询性话 语标记
第四节 本章小结
全书结语
参考文献
后记
感谢观看
读
书
笔
记
第一节 延续性衔 接标记
第二节 过渡性衔 接标记
第三节 示例性衔 接标记
第四节 本章小结
第四章 理据性话语标记
第一节 来源性理 据标记
第二节 分析性理 据标记
第三节 确信性理 据标记
第四节 本章小结
第五章 表态性话语标记
第一节 坦言性表 态话语标记
第二节 断言性表 态话语标记
第三节 疑问性表 态话语标记
内容简介
序
第一章 绪论
第一节 “话语标 记”的特征
第二节 话语标记 与其他语言形式
的关系
第三节 话语标记 系统与研究
第四节 本章小结
第二章 话题性话语标记
第一节 引导 1
性话题标记
第二节 顺序 2
性话题标记
3 第三节 转换
性话题标记
4 第四节 结束
性话题标记
5 第五节 本章
小结
第三章 衔接性话语标记
06
第四章 理据性话语标 记
目录
07 第五章 表态性话语标 记
08
第六章 陈情性话语标 记
09
第七章 示意性话语标 记
010 全书结语
011 参考文献
012 后记
本书从现代汉语话语标记的应用实际出发，利用语料库归纳整理了现代汉语话语标记的系统和层次。将现代 汉语话语标记分为四个层次、132个次小类，共收入500个话语标记。并分析了侧重于话语组织功能的话题性、 衔接性、理据性之下的38个次小类共125个话语标记的特点与功能，重点讨论了侧重于人际互动功能的坦言性、 断言性、疑问性、警示性、示歉性、埋怨性、认同性、强调性等9个小类共121个话语标记，总结出这些话语标记 所具有的95种语用功能和部分话语标记的认知情况。
NLP课件(自然语言处理课件)ppt
自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
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1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。
第三章自然语言的处理共152张PPT
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THANK YOU
2024/1/28
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应用领域
智能客服、智能家居、智能车载等。
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自然语言处理前沿技术
2024/1/28
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深度学习在自然语言处理中应用
词向量表示
通过神经网络训练语言模型，将词语表示为高维向量，捕捉词语 间的语义和语法关系。
文本分类
利用深度学习模型对文本进行自动分类，如情感分析、主题分类 等。
机器翻译
基于深度学习的机器翻译模型，如序列到序列（Seq2Seq）模 型，实现不同语言之间的自动翻译。
02
NLP涉及语言学、计算机科学、 心理学等多个学科，通过自然语 言处理技术，计算机可以处理、 分析、理解和生成人类语言。
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自然语言处理发展历程
早期阶段
以词法分析、句法分析等语言学 理论为基础，采用基于规则的方
法进行自然语言处理。
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统计机器学习阶段
基于大规模语料库，利用统计机器 学习算法进行自然语言处理，如隐 马尔可夫模型、最大熵模型等。
观点挖掘
从文本中提取和归纳人们对特定主题或实体的观点。例如，从用户评论中挖掘出关于产品质量、服务等方面 的观点和意见。
情感词典与规则
构建和应用情感词典和规则来进行情感分析和观点挖掘。情感词典包含词语的情感倾向和强度信息，而规则 则可以根据文本中的特定模式或结构来识别情感或观点。
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问答系统与对话生成
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词干提取
将词汇的不同形态还原为 其基本形式或词根，如将 “running”、“ran”、 “runs”等还原为 “run”。
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
NLP之概述PPT课件
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达 ，对于舆情分析和产品评价具有重要意义 。
问答系统
文本生成与摘要
根据用户的问题，自动检索相关信息并生 成简洁明了的回答，是自然语言处理技术 的综合应用。
基于特定主题或要求，生成结构合理、语义 通顺的文本，或者将长文本浓缩为简短的摘 要，便于快速浏览和理解。
03
自然语言处理核心技术
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用 。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
词汇分析技术
分词技术
将连续的自然语言文本切分为独 立的词汇单元，是中文自然语言
处理的基础任务之一。
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签 ，如名词、动词、形容词等，有助 于理具有特定意义的实体， 如人名、地名、机构名等，对于信 息抽取和问答系统具有重要意义。
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
句法分析技术
短语结构分析
识别句子中短语的构成及 短语之间的关系，如主谓 关系、动宾关系等。
自然语言处理必备知识点
自然语言处理必备知识点自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
它涉及多个学科领域，包括计算机科学、语言学、数学和统计学等。
1. 分词与词性标注分词是将一段连续的自然语言文本切分成基本的语义单位——词。
词性标注则是为每个词标注其词性，如名词、动词、形容词等。
分词和词性标注是NLP中最基础的任务，也是其他任务的基础。
2. 句法分析句法分析是对句子的结构进行分析，确定其中的短语和句法关系。
常见的句法分析方法包括基于规则的分析和基于统计的分析。
句法分析对于理解句子的语法结构和语义关系具有重要意义。
3. 语义分析语义分析旨在理解句子的真实含义，包括词义消歧、指代消解、上下文推断等。
通过语义分析，计算机可以更好地理解人类的意图和需求。
4. 信息抽取信息抽取是从文本中提取结构化信息的过程，如实体识别、关系抽取等。
实体识别可以识别出文本中的人名、地名、组织机构等实体；关系抽取可以提取出实体之间的关系。
5. 机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
机器翻译可以基于规则、统计或神经网络等方法进行，其中神经网络机器翻译在近年来取得了显著的进展。
6. 情感分析情感分析旨在识别文本中蕴含的情感倾向，如积极、消极、中性等。
情感分析在社交媒体分析、舆情监控等领域具有广泛应用。
7. 问答系统问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题。
问答系统需要对问题进行理解、信息检索、答案生成等多个步骤进行处理。
8. 文本分类文本分类是将文本分为不同类别的任务，如垃圾邮件分类、情感分类等。
文本分类可以基于机器学习算法或深度学习模型进行。
9. 语言模型语言模型是对句子的概率分布进行建模的技术。
语言模型能够判断一个句子是否合乎语法，也可以用于机器翻译、语音识别等任务。
10. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本的技术。