北京大学自然语言处理
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。
自然语言处理技术的实现原理
自然语言处理技术的实现原理自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）是一种将计算机技术与语言学结合的交叉学科。
它的目的是实现人与计算机之间的自然语言交流。
在当前人工智能技术的快速发展下，自然语言处理技术得以更广泛地应用在机器翻译、语音识别、情感分析等领域。
自然语言处理的实现原理可以分为三个方面：语言模型、文本预处理和算法模型。
第一方面，语言模型是指对自然语言中单词、短语或句子的生成规则进行建模。
这个过程可以通过统计方法或机器学习方法来实现。
其中，统计方法常用n-gram模型，即将文本分割成n个连续的词组，统计每个词组出现的频率，再根据概率公式将每个词组拆分成各个词语。
另一种机器学习方法是使用神经网络进行语言模型训练，例如循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）模型。
这种方法可以学习到上下文依赖关系。
第二方面，文本预处理是指将原始文本数据转换为计算机能理解的数字特征表示。
这个过程包括分词、停用词过滤、文本清洗、词向量表示等。
其中，分词是将文本切割成一个个字或词语，常用的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。
停用词过滤是去掉一些常见却无意义的词语。
文本清洗是可以去掉文本中的噪声、符号等。
而词向量表示则是将每个词语转换为一个向量，以便进行进一步的计算。
词向量表示包括one-hot编码、词袋模型（bag of words）和词向量嵌入模型，其中后者是一个较为流行的表示方法，通过在训练数据上训练嵌入向量（embedding vector），将每个单词映射到一个连续的向量空间中，使得一些相关的词在向量空间内距离较近。
第三方面，算法模型是指使用语言模型和文本表示来进行具体任务的算法模型。
在自然语言处理中，常用的算法模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型。
传统机器学习方法包括支持向量机、朴素贝叶斯、最大熵模型等；而深度学习模型则包括循环神经网络、卷积神经网络、变换器模型等。
使用自然语言处理进行文本聚类的技术和实践
使用自然语言处理进行文本聚类的技术和实践在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据不断涌现，如何从这些数据中提取有用的信息成为了一项重要的任务。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的发展为我们提供了一种有效的方式来处理和分析文本数据。
其中，文本聚类是一种常见的NLP应用，它可以将具有相似主题或内容的文本分组，帮助我们更好地理解和利用这些数据。
文本聚类的目标是将文本集合划分为若干个簇，使得每个簇内的文本相似度较高，而不同簇之间的文本相似度较低。
这样的划分可以帮助我们发现文本数据中的潜在模式和关系。
在实际应用中，文本聚类可以用于新闻分类、社交媒体分析、市场调研等领域。
要实现文本聚类，首先需要对文本进行预处理。
预处理包括去除特殊字符、停用词和标点符号，进行分词，以及词干化等操作。
这些操作可以将文本转化为机器可处理的形式，减少噪声对聚类结果的影响。
在预处理完成后，可以使用不同的算法来进行文本聚类。
常见的算法包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它通过计算文本间的相似度来构建聚类树，最终将文本划分为不同的簇。
K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将文本分为K个簇，通过最小化簇内样本的平方误差来优化聚类结果。
密度聚类是一种基于样本密度的聚类方法，它将样本空间划分为具有高密度的区域和低密度的区域，从而得到聚类结果。
除了传统的聚类算法，近年来，深度学习技术的发展也为文本聚类带来了新的思路和方法。
深度学习模型可以通过学习文本的分布表示来进行聚类，如使用自编码器、卷积神经网络和循环神经网络等。
这些模型可以从原始文本中提取更丰富的语义信息，从而改善聚类效果。
在实践中，文本聚类的应用广泛而多样。
例如，在新闻分类中，我们可以将新闻文本聚类为不同的主题，如政治、经济、体育等，以便更好地组织和检索新闻信息。
在社交媒体分析中，我们可以将用户的帖子聚类为不同的情感类别，如喜欢、厌恶、中立等，以便了解用户的情感倾向和兴趣。
北大人工智能课程设置
北京大学的人工智能课程设置，主要包括以下几个方面：
1. 人工智能专业课程：包括人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
这些课程是人工智能专业的基础课程，涵盖了人工智能的基本概念、算法、技术及应用。
2. 数学基础课程：包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。
这些课程为人工智能专业提供了数学基础，是进行人工智能研究和应用的重要支撑。
3. 编程基础课程：包括Python编程、数据结构与算法等。
这些课程为学生提供了编程基础，帮助学生掌握人工智能领域的编程技能。
4. 其他相关课程：包括人工智能伦理、人工智能法律法规等。
这些课程有助于学生了解人工智能的社会影响和法律责任。
此外，北京大学还设置了跨学科的人工智能课程，如“人工智能+X”系列课程，这些课程将人工智能与其他学科领域相结合，如医学影像分析、智能交通等，以促进跨学科的人工智能研究和应用。
总之，北京大学的人工智能课程设置旨在为学生提供全面的知识和技能，以培养具有国际视野和创新能力的人工智能人才。
自然语言处理中的文本分类算法介绍
自然语言处理中的文本分类算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
文本分类是NLP中的一个关键任务，它涉及将文本数据分为不同的类别或标签。
文本分类算法在各种应用中都得到了广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等。
文本分类算法的目标是根据文本的内容将其归类到特定的类别中。
以下是几种常见的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。
它假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。
在文本分类中，朴素贝叶斯算法将文本表示为词袋模型，计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法简单高效，适用于大规模文本分类任务。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机算法是一种二分类算法，通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类。
在文本分类中，特征通常是词语或短语，而超平面的目标是在不同类别的文本之间找到最大的间隔。
SVM算法在处理高维数据和非线性问题时表现出色，但对于大规模数据集可能存在计算复杂性。
3. 决策树算法（Decision Trees）：决策树算法通过构建树状结构来进行分类。
每个节点代表一个特征，分支代表不同的取值，而叶节点代表最终的类别。
在文本分类中，决策树算法可以基于词语或短语的存在与否进行划分。
决策树算法易于理解和解释，但对于高维数据和过拟合问题可能存在挑战。
4. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
在文本分类中，随机森林算法可以通过对不同的特征子集和样本子集进行随机采样来构建多个决策树，并通过投票或平均预测结果来进行最终分类。
随机森林算法具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。
5. 深度学习算法（Deep Learning）：深度学习算法是一类基于神经网络的机器学习算法，通过多层神经网络来进行特征学习和分类。
自然语言处理研究内容
自然语言处理研究内容随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)逐渐成为人工智能领域的一个重要分支。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，这对于人机交互、信息检索、机器翻译、语音识别等领域都有着非常广泛的应用。
本文将介绍自然语言处理的基本概念、发展历程以及主要研究内容。
一、自然语言处理的基本概念自然语言处理是一种涉及人工智能、计算机科学、语言学等多个学科的交叉领域。
其研究的主要对象是自然语言，即人类日常交流中使用的语言，包括口语和书面语。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，实现人机之间的自然语言交互。
自然语言处理主要包括以下几个方面：1. 语言模型：语言模型是自然语言处理的基础，其目的是对自然语言的概率分布进行建模。
语言模型通常采用n-gram模型，即假设一个词的出现只与前面n个词有关。
通过语言模型，可以计算出一个句子的概率，从而判断其是否合理。
2. 词法分析：词法分析是将自然语言文本分解为单词或词汇单元的过程。
词法分析通常包括分词、词性标注、命名实体识别等任务。
分词是将连续的文本划分成词语的过程，词性标注是对每个词语标注其词性，命名实体识别则是识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
3. 句法分析：句法分析是对句子的语法结构进行分析的过程。
句法分析通常采用句法树或依存句法分析来表示句子的结构。
句法分析可以帮助计算机理解句子的意思，从而实现自然语言理解。
4. 语义分析：语义分析是对句子的意义进行分析的过程。
语义分析通常包括词义消歧、情感分析、命名实体消歧等任务。
词义消歧是在一个上下文中确定一个词语的确切含义，情感分析是对文本的情感进行分析，命名实体消歧则是确定文本中一个实体的确切含义。
5. 文本生成：文本生成是指计算机能够自动地生成自然语言文本的能力。
文本生成可以应用于自动摘要、机器翻译、对话系统等领域。
如何利用自然语言处理技术实现电子病历后结构化-刘帆
表示不知道具体是什么表示推测的大概意思接下来开始下午拓导课的第一个报告，首先呢，我们有请，北京大学人民医院的信息中心刘帆主任来给我们作报告。
刘帆主任呢，大家可能会比较熟悉，每年都非常活跃，他在医院做了非常多的信息化的建设工作，而且积累了非常多的经验，同时呢，他们院的很多工作在国内都是很领先的，让我们欢迎刘帆主任。
非常高兴在刘海一主任的专场有机会跟大家汇报下，我们最近在电子病历方面结构化的一些工作新进展。
因为今天讲的涉及内容需要做三元分析，就是如何运用新的方法来帮我们做电子病历的结构化。
因为本身呢，这也是比较新的东西，然后理论性比较强。
所以把今天要讲的东西分成了两部分。
第一部分呢，对我们所做的工作做一个概况的介绍，之后由我的同事，我的合作伙伴，北京医渡云科技有限公司的“何值”，他来帮我们做一些演示。
我们也专门为今天的会议做了一些在线的事实分析。
今天讲的课题是如何利用自然语言分析的技术来实现电子病历后结构化，大家都知道病历的发展其实很早，早在公元6世纪的希腊，而中国汉代的初期就有著名的内科医生开始记病历了；但是呢，这个病历沿用至今也是医院或者医教研管理，包括卫生统计和法律的一个重要依据文档。
当我们谈起病历时，其实病历有3个最主要的功能：第一个是存储功能，第二呢是传播功能，第三个则是病历本身数据的职能。
那么数据职能对我们有什么帮助？我们为什么要做结构化？大量的、海量的数据中获取，我们如何做医疗病历的指控，如何来帮助我们做临床数据的挖掘、科研分析以及做一些基本的卫生统计。
那么我们可以看到，现在我们说“病历”这个概念的时候，我们不是单纯的在说电子病历本的数据工具，而是网页电子病历，这个页面要包含病人在医院发生的所有临床活动的记录，当然这有些是来自我们传统病历厂商手写的文书，或者说非Touch文书，有的大部分来自我们各个医技系统的数据。
在此种情况下，我们五六年前就开始尝试在医院创建CDR数据中心，当时我们对整个临床数据的概念还是比较模糊的，我们希望能搭建一个SCII码，然后能把所有临床的数据都放进去；就现在的系统而言，是“13+1”。
第8章-自然语言处理
G=(N，T，S，P)
N={ROOT，IP，NP，VP，NR，VV，VE，NN}
Phrase
StructurTe={G俄r国a，m希望m，a伊r朗，没有，制造，核武器}
S=ROOT
由Chomsky提出产，生上式P下：文无关文法。
ROOT IP
IP NP VP PU
NP NR
VP VV IP
Google Translate
源语言文本
目标语言文本
词法分析 句法分析 语义分析
词典 规则库 结构转换
形态生成 译词选择 句子生成
第二十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
自然语言处理的应用
信息检后裁制完毕，并呈送将军府中。 王府饭店的设施和服务是一流的。
VP VE VP
VP VV NN
NR 俄国
VV 希望
NR 伊朗
VE 没有
VV 制造
NN 核武器
PU 。
第十三页，编辑于星期日：五点 五十四分。
句法分析
依存语法
Dependency Grammar 由Tesniere于1959年提出。
第十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
语义分析
词性歧义
▪ 这只会测水温的鸭子，挺有用的。 ▪ 这只会测水温的鸭子，没什么用。
第六页，编辑于星期日：五点 五十四分。
概述
自然语言的特点
自然语言充满歧义，很难完全消解
句法结构歧义
▪ 咬死了猎人的狗。 ▪ 三个大学的老师。
词义歧义
▪ 他说：“ 她这个人真有意思” 。她说：“ 他这个人真怪有意思 的” 。于是人们以为他们有了那种意思，并让他向她意思意思。 他火了：“ 我根本没有那个意思” ！她也生气了：“ 你们这么 说是什么意思” ？事后有人说，“ 真有意思” 。也有人说： “ 真没意思” 。
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语言信息工程系与自然语言处理
自然语言处理做什么？
首先，让我们从那些比较实用的方面来看看什么是自然语言处理。
一般来说，所有那些和语言相关的数据，以及处理它的计算机程序，都是我们研究的内容。
现在，个人计算机和网络已经进入我们日常的生活，我们用它们做文书处理，收发电子邮件，看新闻，搜索资料，…，所有这些，我们看到的、输入的和存贮的都用到了至少一种自然语言，比如说，中文或者是英文。
自然语言处理技术，简单来说就是实现那些与语言处理相关的特定任务的程序，举例来说，它们可能是：
支持文本处理：例如，智能文字输入，查找拼写错误，寻找与改正病句等；
写作支持：帮助作者寻找合适的语言表达方法，甚至文体风格，至少也能帮助用户使用最正确的术语表达形式；
辅助翻译：从一种语言翻译为另一种语言，或多种语言，未来的目标是全自动化高正确率的翻译，虽然达到这个目标的路很艰辛；
改进信息组织与管理：文献主题标引、关键词标引，文本分类、聚类，自动文摘，模板式信息提取等等。
由此，我们可以更有效地利用信息和知识；
信息检索，除了研制更强大更准确的搜索引擎之外，也有相当多的研究关注如何检索到更深层次的东西，例如试图分析与理解被检索文档的语义内容等；
辅助语言学习，如果现在我们还不用计算机以及有效的语言学方法来帮助我们学习语言，无论是母语还是外语，那是不可思议的。
事实上，自然语言处理在语言教学领域已经开始大展身手了…
所有这些问题我们要能有完美的解决，显然不只是应用计算机科学与技术的技艺。
更进一步说，我们要透彻理解和把握自然语言的自身特性。
自然语言处理横跨计算机科学和语言学，相应的数学和逻辑基础也很重要。
从抽象化的理论层面看自然语言处理，则更加微妙。
计算机只是操纵符号运算的自动机器。
语言是符号的集合和系统，尽管自然语言包含了极其复杂的符号以及运用的规则。
自然语言处理技术扩展了传统语言学研究的视野和方法，让
传统语言学研究达到了过去手工处理阶段所不可企及的境界。
人类的思维依赖于语言，我们研究自然语言的自动化处理技巧，自然也促进了人工智能领域的进步。
很多人都有这样的疑问，计算机不过是处理符号的机器，语言却和我们的大脑思维密不可分，我们宣称用计算机处理语言，究竟能走多远呢？计算机最终有一天能够自己思想吗，又或是发现我们人类的思维也不过就和机器一样是在操纵那些符号呢？
探究这些问题也是我们研究自然语言处理技术的乐趣的一部份，至少我们可以在努力探寻人类交流信息问题的时候，可以改进机器交换信息的有效性，最直接的效果就是改进了位于信息层次之上的知识的管理和把握。
例如，现在流行的语义计算和信息代理的研究等等。
语言信息工程系的学生究竟要学什么？
如上所述，自然语言处理技术并不是孤立的学科，学生们需要掌握计算机科学和语言学，而且还要学习把两者结合起来运用的技巧以解决自然语言处理问题。
北大软件与微电子学院语言技术系语言信息处理专业的课程可以分为以下几个部分，还有相关的实践课程：
z计算机科学以及高级程序设计技术；
z语言学的理论与实践基础；
z语言学的计算方法；
计算机科学和语言学组成了学科基础，对解决语言学问题的各种算法的研究则形成了计算语言学研究领域。
在实践中，自然语言处理技术工程师应该不但能开发普通应用软件，还能熟练应用形式化的语言知识库以及相应的语言工程工具辅助他们的工作。
语言技术系毕业的学生应能追踪计算机科学与语言学的进展，因为这些都是我们研究的目标。
当然了，他们也应该能够在实际工作中综合运用所有这些知识。
计算机科学与编程实践：介绍计算机软件系统开发的核心知识，课程侧重于和语言工程相关的领域，例如人工智能，机器学习等。
这些课程可能由本系自行开设，学生也可在学院范围内自行选课。
学生必须切实掌握现代大型软件工程开发的技术与技巧，并培养实际工作的能力。
来自于语言学背景的学生还必须在导师的指导下，选修更多的计算机基础类课程，完成知识领域结构的调整。
语言学的理论与实践基础：术语学，语言学的科学方法与工具，词法与句法，语法和语义研究，语言形式化描述的数学基础，形式化语言等等。
所有这些有些独立开课，有些则贯穿于其它技术课程中，作为基础知识讲授。
来自于计算机科学背景的学生要在语言学领域选修更多的课程以强化对于自然语言进行分析和处理的能力。
语言学的计算方法：计算机建模的科学理论，自然语言处理系统，自动语法分析，语音识别与合成，语料库语言学，文本理解，语义分析，机器翻译与机器辅助翻译，信息检索与信息提取等等。
学生应该有怎样的知识积累？
首先，希望学习自然语言处理技术的学生对自然语言本身与计算机技术都应该有研究热情。
数学基础也重要，特别是数理逻辑，以及概率和统计方法等，当然，随着课程学习，这些基本功总是可以掌握的。
自然语言处理技术最困难的方面就在于我们对于自然语言的本质还没有很
好的理解，在开发许多实际工程系统的时候，计算语言学专家需要自己收集关于语言的必要信息和知识，并构建知识库。
缺乏完善的理论体系，也给软件系统开发带来了很大的困扰，学生需要综合运用所学到的领域知识，深入研究问题，再加以突破的能力和勇气。
自然语言处理技术的学习强调理论和实践的结合，无论你学了什么样的理论，最终还是要在一个可以工作的程序中表现出来。
软件工程的能力对于自然语言处理软件的开发是非常重要的，特别是在开发那些大型的系统，而不是单纯的实验原型的时候。
创新能力也应该特别强调，因为我们在一片待开垦的沃土上耕耘。
很多人都认为，自然语言处理能力是突破人工智能发展的瓶颈以及互联网未来发展的最大助力引擎之一。
引入其它学科的研究成果来解决语言学问题以及把自然语言处理技术的成果用到其它领域协助别的研究领域的进步都是很重要的。
学习、研究和创新是自然语言处理专家工作的永恒主题。
语言学研究的本质还要求我们在工作中要有韧性。
需要输入机器的语言数据总是海量的，而要解决的问题总以千变万化的形态出现而造成处理的困扰。
通常一种自然语言总有10万以上的词汇，为了做句子分析，这些词汇的语法和语义属性都会用到，也就必须整理后输入计算机，难度可想而知。
研究自然语言处理的工程师大概就是径赛运动员中的马拉松选手了。
在北大软件与微电子学院学习自然语言处理技术
正如大家知道的那样，北大软件与微电子学院的语言信息工程系是和北京大学计算语言学研究所联合组建的。
在中文自然语言处理领域，北大计算语言所取得的研究成果，培养的人才，以及声望都是首屈一指的。
北大计算语言所在中文处理的基础研究领域的成果最为突出，例如，现代汉语语法信息词典，中文概念词典，基本加工语料库等，除此之外，在应用系统开发上也有所建树。
几乎所有在中文处理领域进行研究的世界级公司、大学以及研究所或多或少都与北大计算语言所有过不同形式的合作关系，例如Microsoft，IBM，Fujitsu，NEC，Toshiba，台湾中央研究院，香港和新加坡的多所大学等等。
语言信息工程系的学生将有机会在北大计算语言所或其它大公司实习，除了学习必要的基础课程之外，还要在实际的工作中去体会掌握计算语言学的本质，完成工程硕士的培养计划。
语言信息工程系学生的职业前途
从经济角度看，自然语言处理技术的发展前景是非常好的。
已经诞生了所谓的“语言产业”，有些公司在研制并出售和语言相关的软件，在那些大公司的内部，还有更多的未公开的研究计划，这些计划虽然不能立刻推出产品，却被认为是公司未来发展的支柱性的研发项目。
例如，提高搜索引擎的正确率的最后技术难关就是理解被检索文本的语义，这个目标能否实现，还有待于计算语言学研究的进展。
目前，语言信息工程系毕业的学生可能会和计算机学科毕业的学生形成竞争。
因为缺乏具有语言技术专业背景的人才，很多单位都是聘用有计算机专长的人才，然后配合在职培训。
语言信息工程系的毕业生经过理论和实际工程项目的锻炼，将有能力去填补这个人才缺口。
展望未来，除了软件公司以及研究机构之外，典型的工作环境还有那些应用语言工程软件的机构，例如，文档处理中心，出版社，商业翻译公司等。
语言软件在这些机构中的应用需要根据领域和应用条件进行适应性开发及随时的技术支持，例如建立术语数据库，调整规则库等，都需要持续性的人力投入。
我们的毕业生将是这些行业发展的生力军。