自然语言逻辑的性质及研究状况
逻辑学基础知识——直言命题间的下反对关系
逻辑学基础知识——直言命题间的下反对关系 下反对关系 指I与O 的关系，它们之间可以同真但不能同假。由一个为假可以推出另一个为真，由一个为真不能推出另一个是真是假。 如“有的公务员是大学生”与“有的公务员不是大学生”的关系。 “有的公务员是大学生”与“有的公务员不是大学生”可以同真，即“有的公务员是大学生，有的不是”，但两者不能同为假，由(3)矛盾关系介绍的知识中可知，若“有的公务员是大学生”与“有的公务员不是大学生”同为假，则表示“所有的公务员都是大学生”与“所有的公务员都不是大学生”同为真，显然不成立。 由其中一句如“有的公务员是大学生”为假可以推出“所有的公务员都不是大学生”为真，由“所有的公务员都不是大学生”可以推出“有的公务员不是大学生”为真。另一句同理。 由其中一句如“有的公务员是大学生”为真不能推测另一句的真假。此句本身可以和A命题同为真，但若A命题为真则相对应的I命题必为假；同时此句本身又能与I同为真。故在I与O的关系中，由一个为真不能推出另一个是真是假。 【例题】（2009年山东省考第65题） 在一次对全市中学假期加课情况的检查后，甲、乙、丙三人有如下结论： 甲：有学校存在加课问题。 乙：有学校不存在加课问题。 丙：一中和二中没有暑期加课情况。 如果上述三个结论中只有一个正确，则以下哪项一定为真？（） A.一中和二中都存在暑期加课情况 B.一中和二中都不存在暑期加课情况 C.一中存在加课情况，但二中不存在 D.一中不存在加课情况，但二中存在 【正确答案】A 【思路点拨】 题干中给出三个结论，分别为I、O和SeP命题。 由上面介绍的逻辑学知识可知，I与O命题为下反对关系，即I与O不能同为假，两命题必有一真一假，由于三人的结论只有一个正确，故丙所说的SeP命题必为假，有相应的SaP命题为真，即一中和二中都存在暑期加课情况。与A选项相同，故选择A项。
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
逻辑学基本内容
逻辑学 第二章性质命题 一性质命题的四种形式 1 全称肯定判断 形式：所有S是P，写作SAP,简称A判断 2 全称否定判断 形式：所有S不是P，写作SEP 简称E判断 3 特称肯定判断 形式:有些S是P，写作SIP，简称I判断。 4 特称否定判断 形式：有些S不是P,写作SOP ,简称O判断 三词项的周延性：主谓项概念外延数量的断定情况 1、周延性是对主谓项外延情况的形式断定，而非实际存在情况的断定。单称命题的 周延性与全称命题同。 2 、“是”P 则P不周延，“不是P”，则P周延 主词相同和谓词相同称同素材性质命题。 同素材性质命题的全称肯定命题、全称否定命题、特称肯定命题和特称否定命题之间存在着某种真假关系，这种关系亦称对当关系。 二同素材性质命题的逻辑方阵 刻画“对当关系”的图示，俗称“逻辑方阵”，逻辑方阵假词主词对象是存在的。 四性质命题的变形推理 1 换质法：换质不换位，谓项正负反 换位法：换位不换质，主谓莫扩展 是通过调换主谓词项的位置得到一新命题。换位不改变命题的质。 根据源命题和换位命题的量项是否相同可把换位法区分为单纯换位和限量换位两种。 1 单纯换位：换位命题和原命题的量项相同的换位法，为单纯换位 (1)所有S不是P 换位所有P不是S SEP PES (2)有的S是P, 换位：有的P是S SIP PIS 2 限量换位：改变原命题的量的换位法 (1)所有S是P,换位：有的P是S SAP PIS (2)SAP PAS (3)SOP命题不能换位 SOP POS 3 换质位法：先换质后换位，也可先换位后换质 有的S是P,换质为有的S不是非P ,这SOP 不能换位 换位法是演绎推理，演绎推理的特点是若前提是真的，推出的结论也应该是真的。
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/1a2213900.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
自然语言处理 2002．11．09 中国科学院计算技术研究所
1.综述 .1.1. 绪论 .1.1.1.背景,目标 .1.1.1.1. 研究自然语言的动力 1．语言是思维的裁体，是人际交流的重要工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80％以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10％，用于过程控制的不到5％，其余85％左右都是用于语言文字的信息处理。在这样的社会需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智能界所关注的核心课题之一。 2．由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识。 .1.1.1.2. 什么是计算语言学 计算语言学（Computational Linguistics）指的是这样一门学科，它通过建立形式化的数学模型，来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力的目的。 计算语言学（Computational Linguistics）有时也叫计量语言学（Quantitative Linguistics）, 数理语言学（Mathematical Linguistics）, 自然语言理解（Natural Language Understanding）, 自然语言处理（Natural Language Processing）, 人类语言技术（Human Language Technology）。 .1.1.1.3. 图灵测验 在人工智能界，或者语言信息处理领域中，人们普遍认为可以采用著名的1950年描述的图灵试验(Turing Test )来判断计算机是否“理解”了某种自然语言。 .1.1.1.3.1.Turing模仿游戏(Imitation Game) ●场景：男性被试、女性被试、观察者， 3者在3个不同的房间，房间号分别为X, Y, O ●规则：观察者用电传打字机与被试们通信， 男性被试欺骗观察者、女性被试帮助观察者。 ●目标：观察者要判断出X房间里被试的性别。
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。
逻辑学练习题及参考答案
逻辑学练习题及参考答案 第一部分、练习题 一、单项选择题 1、思维的逻辑形式之间的区别，取决于( )。a．思维的内容 b．逻辑常项 c．变项 d．语言表达形式 2、“所有S是P”与“有的S不是P”( )。 a．逻辑常项相同变项不同b．逻辑常项不同变项相同c．逻辑常项与变项均相同 d．逻辑常项与变项均不同 3、“中国人是不怕死的，奈何以死惧之”中的“中国人”概念属于( )。 a．集合概念 b．非集合概念 c．普遍概念 d．负概念、。4、如果( )，那么有的a是b，并且有的a不是b。 a．a与b全异 b．a与b同一 c．a与b交叉 d．a真包含于b 5、“学生考试成绩分为优、良、中、及格、不及格，”和“学生补考成绩分为及格和不及格”这两个判断中，“及格”和“不及格”两个概念之间( )。 a．都是矛盾关系b．都是反对关系c．前者是矛盾关系，后者是反对关系d．前者是反对关系，后者是矛盾关系 6、将“母项”概括为“划分”，限制为“子项”，则( )。 a．概括和限制都对 b．概括和限制都错 c．概括对，限制错 d．概括错，限制对 7、如A为“《孔乙己》”，B为“《鲁迅全集》”，则A与B的外延关系为( )。 a．A真包含于B b．A与B相容 c．A与B全异 d．A与B交叉8、若用“Ds就是Dp”表示定义公式，则犯“定义过窄”的错误是指在外延上( )。a．Ds等于Dp b．Ds真包含于Dp c．Dp真包含Ds d．Ds真包含Dp 9、若A是划分的母项，则根据划分规则，A不可以是( )。 a．单独概念 b．普遍概念 c．正概念 d．负概念 10、在①“中国人是勤劳的”和②“小王是中国人”中，“中国人”( )。a．都是集合概念 b．都是非集合概念 c．在①中是集合概念，在②中是非集合概念 d．在①中是非集合概念，在②中是集合概念 11、“形式逻辑是研究思维的科学”把这句话作为定义，所犯的逻辑错误是( )。a．同语反复 b．循环定义 c．定义过宽 d．定义过窄12、在性质命题中，决定命题形式的是( )。 a．主项和谓项b．主项和量项c．联项和量项 d．谓项和量项 13、下列命题形式真假情况为三真二假的是( )。a．S A P b．S E P c．S I P d．S O P 14、当具有SIP形式的性质命题为真时，概念S与P之间一定是( )。 a．全同关系 b．属种关系 c．交叉关系 d．相容关系15、“没有S不是P与“S不都是P”这两个命题形式之间的关系是( )。 a．反对关系 b．矛盾关系 c．下反对关系 d．差等关系16、若两个性质命题变项都相同，而常项都不同，则这两个性质命题( )。 a．可同真，可同假 b．可同真，不同假 c．不同真，可同假 d．不同真，不同假
自然语言处理领域的研究方向(世毕盟留学)
一、自然语言处理概述 自然语言处理是一个传统的研究领域，近年来也出现了很多创新的领域，比如计算机视觉交叉的应用以及跟机器人科学地交叉。自然语言的理解和处理是人工智能领域的传统任务，是人工智能的终极目标之一，也依然是最困难的任务之一。多年以来，“图灵测试”被广泛认为是标准的人工智能评测任务。经历了长时间的一本正经的胡说八道的争议，目前人们普遍广泛接受的观点是：理解语言是迈向人工智能的关键一步。（这可谓是一句废话）。自然语言处理在工业界也有巨大的应用前景。以Google，Facebook，Microsoft为代表的一些顶尖公司，以及子子孙孙无穷尽的创业公司以自然语言处理技术为核心，开展了大量有影响力，值得关注的工作。这些研究工作中有一些开启了人工智能的新篇章，但有一些又宛如智障。 二、自然语言处理中的主要任务 1.词性标注与（中文）分词。 词性标注是自然语言处理中最基础的研究领域之一。分词则是中文自然语言处理里的重要任务。当前词性标注任务已经较为成熟，发展空间已经不是很大，而中文分词则基本不被外国高校所关注。 2.语法解析 语法解析长久以来是自然语言理解的核心方法，旨在通过解析语言的语法结构来理解语义。语法解析的研究已持续数十年，做出突破难度较大，国内高校对于这一方向的努力一直不是很多。如何科学地把语法解析结果应用在其它任务中，是当前NLP和计算语言学领域所有研究者共同感兴趣的话题。这是一个意识形态问题，搞自然语言的学者很多觉得用到语言学的知识更能体现逼格。但语言学结论近年来的确没有受到足够的重视。 3.语言模型
语言模型的基本任务是通过上文预测下文。预测准确率越高，语言模型性能越好，标志着模型对于该语言的学习/拟合能力越强。从应用的角度上说，有利于文本表示学习的性能。Bengio老人家03年的神经语言模型现在基本上已经是必引用的文献了，虽然多数引用它的人可能也没仔细看过 4.信息检索 信息检索包括文本检索和多媒体检索，是搜索引擎的核心技术，也是自然语言处理领域的重要应用。NLP领域关注的信息检索主要是通过短文本检索长文档的任务，也有通过文本检索图片的任务。信息检索目前主要关注的问题是搜索结果的排序和个性化推荐。 5.信息抽取 信息抽取旨在从非结构化的文本数据中抽取结构化的目标信息。这是一个热点的任务，但是当前模型大多只能进行单一任务的信息抽取，效果也不是特别好。因此将来一段时间，信息抽取还会是一个热门话题。该任务也是其它行业对人工智能最热切的期待之一。行业外的人经常问自然语言处理能不能做这个做那个，大多数是在问能不能从非结构化的海量文本中提取特定的某些信息。这也是所谓大数据公司或者大数据服务提供商的核心技术。信息抽取和数据挖掘有很多交叉和重叠. 申请时如果是做这一方面，可以考虑同时申自然语言处理和数据挖掘。反过来如果当前研究方向是数据挖掘，也可以考虑套磁自然语言处理领域对信息抽取感兴趣的老师。 6.语义表示 语义表示是当前诸多NLP任务的基础之一，目标是将字，词，句，文章的语义表示在合适的向量空间中，以此为基础提高各项任务中模型的性能。随着机器学习的发展，语义表示已成为自然语言处理的一大核心。尤其最近深度学习很火，这一领域也是火得不行。 7.文本分类 文本分类旨在将不同的文本进行分类，以进行进一步的处理。例如百度曾通过文本分类结果作为广告推荐的依据。目前大多数关于文本分类的研究主要目的是证明文本表示模型的优越性。 8.机器翻译 有关机器翻译这一任务的研究已延续数十年。与词性标注，语法解析任务不同，机器翻译模型的性能依然不够强。当前流行的方法是应用深度学习实现高性能的机器翻译。这一任务依然任重道远。学术界，工业界都相当关注。 9.对话系统 对话系统的目标是实现能和人类对话的机器人，这是一个难以实现，难以评测的任务。近年来学术界和工业界对深度学习在对话系统中的应用很感兴趣。该任务会一直是一个热门话题。最近几年研究人员关于对话系统进行了深入的哲学探讨，大家都很期待做出靠谱的应用。
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
【CN109947921A】一种基于自然语言处理的智能问答系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910207884.0 (22)申请日 2019.03.19 (71)申请人 河海大学常州校区 地址 213000 江苏省常州市晋陵北路200号 (72)发明人 陈婧怡 陈慧萍 杜鹏 丁翰雯 (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/31(2019.01) (54)发明名称 一种基于自然语言处理的智能问答系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于自然语言处理的智 能问答系统，包括知识库构建模块、问答对管理 模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包 括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构 建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管 理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问 答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所 提问题和知识库生成模块所创建的问答对进行 匹配，本发明从文档中提取尽可能多的高质量问 答对， 答复提高了知识库的检索效率和准确度。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109947921 A 2019.06.28 C N 109947921 A
权 利 要 求 书1/2页CN 109947921 A 1.一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对题进行匹配。 2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述文档预处理模块用于过滤文档中的无用信息，过滤过程包括： 采用正则表达式过滤所接收到文档中的无用信息输出文件集OUT1； 采用最长公共子序列算法去除文件集OUT1中的重复部分得到文件集OUT2； 将文件集OUT2按照设定的粒度进行分类，去除各分类文档中的公有部分，得到包含目录和正文的文件集OUT3； 采用最长公共子串算法对文件集OUT3进行分类，除去各分类文档的公有部分，得到正文集合OUT4。 3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述构建文档结构树模块用于构建文档结构树，构建过程包括： 1)分析得到正文的HTML源码，根据深度优先遍历构建HTML树； 2)调节构建好的HTML树的结构，使树的叶子节点可以直接构成问答对的答案部分，生成文档结构树； 3)深度遍历文档结构树，生成问题关键词结构树。 4.根据权利要求3所述的一种基于文档结构树的问答对自动构建方法，其特征在于，生成问题关键词结构树的规则如下： a)遍历到叶子节点； b)孩子节点中存在表示句意完整的标点； c)孩子节点存在分支，并且符合以下判定规则： c1)各孩子节点语义近似； c2)各孩子子树结构相同。 5.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述问答对模块用于构建问答对，构建过程包括： 1)问答对构建模块将得到的文档结构树进行深度优先遍历，将得到的每一条路径中的关键词集合作为问题备选关键词，并对叶子节点的父节点进行遍历去除父节点信息后构成答案，产生关键词组-答案集合； 2)生成问题后，在构建问答对时，如果关键词、问句、答案有任何一部分为null值，则舍弃该问答对； 3)去除重复的问句，初步得到问答对，以根节点作为关键词，如果关键词与问题不匹配，则利用分词与命名实体抽取方法生成关键词作为该问答对的关键词； 4)遍历过程中遇到纯问句不进入问题生成流程，直接将问句作为问题，下属节点作为答案，作为问-答对并对问句做命题实体抽取，构成关键词导出。 6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，生成问题具体为：对于问题关键词结构树进行中文分词构建自定义词库，再通过语义模板法生成 2
法律逻辑学性质命题的逻辑规则及推理(校教学比赛)
性质命题的逻辑规则及推理 学习目的：掌握性质命题的逻辑规则及推理。 重点难点：1、性质命题词项的周延性 2、性质命题真假的判定以及不同性质命题之间的对当关系 3、性质命题的直接推理 4、性质命题的隐含命题及揭示隐含命题的方法 导入： 有一位主人宴请客人，客人来后，主人却迟迟不请客人入席就座。后来主人对大家说：“实在对不起，请大家再稍等片刻，因为该来的人还没有来。”已来的这些客人一听，就纷纷离去。主人看到大多数客人们都走了，非常吃惊，问没走的客人这是什么原因，客人告诉了他，主人听后说：“唉！不该走的人怎么都走了！”剩下的客人一听，也走了。 为什么这些客人纷纷离去？ 因为已来的客人想：该来的人都还没来，岂不是说我们来的人都是不该来的。后来剩下的客人想：不该走的人都走了，岂不是说没走的人是该走的 一、性质命题词项的周延性 性质命题的词项周延性：是指一个性质命题的主项或谓项，在该命题中是否被断定了全部外延（也就是是否涉及某个词项的全部外延），如果在一个性质命题中断定了主项或谓项的全部外延，那么该词项是周延的；如果在一个性质命题中没有断定主项或谓项的全部外延，那么该词项是不周延的。 1、全称肯定命题（S A P） 全称肯定命题的主项周延、谓项不周项。 所有S都是P，断定主项S的全部外延属于P的外延，P中至少有一部分外延是属于S 的外延。主项S的全部外延都被断定了，谓项P中只有部分外延被断定，所以S周延，P不周延。 例如： 所有犯罪行为是违法行为。 主项“犯罪行为”的全部外延被断定，主项周延。 谓项“违法行为”中至少有一部分是属于“犯罪行为”，“违法行为”的全部外延没有进行断定，谓项不周延。 2、全称否定命题（S E P） 全称否定命题的主项周延、谓项周延。 所有S都不是P，断定了S的任何一个外延都排斥在P的外延之外，P的任何一个
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
(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