中文文本信息处理的原理与应用_概论

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9_语义表示

9_语义表示
∨: 析取,对应“or”


+ :异或,两者中只能取其一
→:蕴含,if…then

≡:等价,if and only if(当且仅当)
中文文本信息处理的原理与应用
逻辑运算

逻辑变量:存在量词和全称量词



There is a man who likes John. x. MAN(x)&Likes(x, John1) All man like John. y.MAN(y) →Likes(y,John1) Every cat likes some fish. c.CAT(c) → f.FISH(f)&Likes(c,f) c(CAT(c) → f(FISH(f)&Likes(c,f)))
谓词与自然语言的对应关系

常量— 接近于自然语言中的专有名词,比
如:John表示为John1。区别在于,一阶谓词演算 中常量没歧义,而名词有
函数—Βιβλιοθήκη 表示实体的特征或者对应于表示实体间
关系的名词短语。比如:John’s father表示为 father(John1)

命题— 简单命题对应于自然语言中的简单句,
中文文本信息处理的原理与应用
语义表示(续2)

量词:语义表示常用广义量词,一般形式为: (量词变量:限制命题 主体命题)
例: Most dog barks.表示为: (MOST1: d1(DOG1 d1)(BARKS1 d1)而不是 (MOST1 d2:(BARKS1 d2)(DOG1 d2))
与the, a对应的广义量词

析取引入规则:
已知p为真,则有p∨q为真

否定消去规则:

文字处理及基本应用的原理

文字处理及基本应用的原理

文字处理及基本应用的原理1. 概述文字处理是计算机科学中的一个重要研究领域,它涉及到计算机对文字的识别、分析、理解和生成等任务。

文字处理在各个领域都有广泛的应用,如自然语言处理、信息检索、机器翻译等。

本文将介绍文字处理的基本原理及其在一些常见应用中的应用。

2. 文字处理的基本原理文字处理涉及到多个方面的技术,下面将介绍其中几个主要的原理:2.1 文字识别(OCR)文字识别(Optical Character Recognition,OCR)是一项将印刷体或手写体文字转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。

OCR的基本原理是通过图像处理和模式识别算法将文字图像转换为计算机可以处理的文本形式。

OCR技术的应用非常广泛,如扫描仪、自动化文档处理等。

2.2 文字分析文字分析是指对一段文字进行词法、语法、语义等层面的分析和理解。

文字分析可以通过自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的技术来实现。

NLP技术包括词法分析、句法分析、语义分析等,可以用于词性标注、句子切分、命名实体识别等任务。

2.3 文字生成文字生成是指计算机根据给定的输入生成一段文字。

文字生成可以基于规则的方法,也可以基于统计的方法。

基于规则的方法是指根据一定的规则和模板生成文字,而基于统计的方法是指根据大量的文本数据训练模型,然后根据模型生成文字。

文字生成在自动化写作、聊天机器人等领域有着广泛的应用。

3. 文字处理应用实例3.1 信息检索信息检索是指根据用户的查询,在大量的文本数据中找到相关的信息。

信息检索系统通常包括搜索引擎、关键词提取、文本分类等功能,这些功能都离不开文字处理技术。

文字处理技术可以用于对查询语句的分析、对文本的索引和匹配等任务,从而提高信息检索的效率和准确性。

3.2 机器翻译机器翻译是指通过计算机将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。

机器翻译系统通常包括词汇对齐、语言模型、翻译模型等组成部分,其中的翻译模型就是基于文字处理技术实现的。

文字信息处理

文字信息处理

• B:对象操作功能:版面上操作的对象可分为文字、 图形和图像三种,两种软件都提供了丰富的对象 操作功能。 • C:彩色版面设计功能:飞腾不仅可以对任何文字 和图形指定颜色,还可指定立体字的阴影颜色渐 变,指定线的颜色渐变等。 • D:输出及输出设备:PAGEMAKER的输出更开放 只要有设备的Windows驱动软件,就可输出,而 飞腾则一定要用方正RIP才可输出,电子文件只能 使用PS2格式。
三、照像排版
照像排版:运用照像原理,按预定要求,把需要排版的文字 通过光学系统准确拍摄到感光材料上,得到文字 的底片或照片。亦称“冷排”。 • 优点:无需庞大的字库及拣字装版空间,占地少,劳动强度 小,效率高; 无铅尘污染; 字型变化多。 • 照像排字机(照排机): 由光源、文字盘、照像系统组成。 即字库,相当于字模或照像时的原稿 • 照排技术的发展: 19世纪90年代开始使用 手动选字 自动选字 光学式 光机结合 阴极射线管 激光成像
–排版:PageMaker、 InDesign、QuarkXpress、 –图形:FreeHand、CorelDarw
1、计算机排版的发展
• (1)国外:1976年,蒙纳公司推出第一台激光照 排机;1986年开始出现桌面出版系统(Aldus公司 的Pagemaker1.0、苹果计算机和激光打印机、 Adobe公司的PostScript语言组成),在86-90期间 主要软件和产品有QuarkXpress2.0x、 Pagemaker3.0和ColorStudio. • 此后桌面出版系统和电子分色技术互相渗透,共同 发展.彩色桌面系统现在已发展成为包含有图形图 案设计、色彩管理、图文混排及特技处理、图像 创意等在内的计算机出版系统。 • 计算机排版的发展经历了从模拟到数字,从输入、 输出一体式到输入、输出分离式,从封闭系统到 开放系统。

5_语料库的构建

5_语料库的构建
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库(续1)
宾州(Pennsylvania)大学语料库(UPenn Tree Bank)
/~treebank/home.html )
美国宾州大学计算机系M.Marcus 教授主持 2000年完成第一版中文树库,约10万词次,4185个句 子 例子: 原始句子:他还提出一系列具体措施的政策要点。 词性标注:他/ PN 还/ AD 提出/ VV 一/ CD 系列/ M 具体/ JJ 措施/ NN 和/ CC 政策/ NN 要点/ NN 。/PU
语料库分类
按来源分类
口语语料库/书面语语料库
按语言分类
单语语料库/双语语料库
按加工方式分
– 单语
原始语料库/切分标注语料库/句法树库/语义标注 语料库/…
– 双语
篇章对齐语料库/句子对齐语料库/词语对齐语料/ 库/结构对齐语料库
中文文本信息处理的原理与应用
语料库收集、整理和应用
中文文本信息处理的原理与应用
C/C++ Java
PerlBiblioteka /Python在该语言中用正则表达 式没有在Perl里面用起 来容易
Prolog
内置的数据库功能和能够方便地处理 缺少Perl的方便处理正 复杂的数据结构的特点,使得Prolog 则表达式的功能 在某些方面表现得相当优秀 中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术(续2)
宾州大学树 库
美国 Pennsylvania大 学1980年代末 开始发起
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库

文本信息处理基本概念

文本信息处理基本概念

文本信息处理基本概念文本信息处理基本概念随着信息时代的到来,文本信息处理成为了我们日常工作和学习中不可或缺的一部分。

文本信息处理涉及到对文本数据的获取、存储、分析、挖掘和应用等方面。

在本文中,我们将介绍文本信息处理的基本概念,包括文本数据的特点、文本处理的流程和常用的文本处理技术。

一、文本数据的特点文本数据是指以自然语言形式表述的信息,具有以下特点:1.非结构化:文本数据不像结构化数据那样有明确的表格和字段,而是以自由文本的形式存在。

这使得对文本数据的处理更加复杂和困难。

2.多样性:文本数据来源广泛,包括新闻、论文、社交媒体、电子邮件等。

不同领域和不同作者的文本数据会有不同的特点和风格。

3.主观性:文本数据通常包含作者的主观意见和情感倾向。

因此,对于文本数据的处理需要考虑到作者的个人喜好和情绪。

4.时效性:大部分文本数据都是实时产生的,比如社交媒体和新闻报道。

因此,对于文本数据的处理需要及时性和实时性。

二、文本处理的流程文本处理的流程通常包括数据收集、数据清洗、特征提取和应用等步骤。

1.数据收集:数据收集是指获取文本数据的过程。

常见的数据收集方法包括网络爬虫、API接口、数据库查询等。

在数据收集过程中,需要考虑数据的来源、数据的质量和数据的规模等因素。

2.数据清洗:数据清洗是指对获取到的文本数据进行预处理和过滤,以便后续的分析和挖掘。

常见的数据清洗操作包括去除重复数据、去除噪声数据、纠正拼写错误等。

数据清洗的目的是提高数据质量,减少后续分析的误差。

3.特征提取:特征提取是指从文本数据中提取出有用的特征信息。

特征可以包括词频、主题、情感倾向等。

常见的特征提取方法包括词袋模型、主题模型、情感分析等。

特征提取是后续文本分析和挖掘的基础。

4.应用:应用是指利用提取出的特征信息进行具体任务的实现。

常见的文本应用包括文本分类、文本聚类、情感分析、舆情监控等。

应用可以帮助我们更好地理解文本数据并从中获取有用的信息。

《信息时代的文字处理》教学课件

《信息时代的文字处理》教学课件

01信息时代背景下的文字处理概述Chapter信息时代对文字处理的影响数字化与电子化的普及随着计算机和互联网的广泛应用,文字处理已经全面转向数字化和电子化。

高效性与便捷性信息技术的发展使得文字处理更加高效和便捷,如快速输入、自动排版、实时协作等。

多媒体与超文本集成信息时代下的文字处理不仅限于纯文本,还集成了图像、音频、视频等多媒体元素以及超链接等交互功能。

文字处理的基本概念和重要性基本概念重要性文字处理的历史与发展早期文字处理01计算机文字处理的兴起02网络时代的文字处理0302文字处理的核心技术与工具Chapter光学字符识别(OCR)技术OCR 技术应用OCR技术原理在数字化图书馆、文档管理系统等领域广泛应用,实现纸质文档的快速数字化。

OCR技术挑战语音识别技术语音合成技术语音技术的挑战030201语音识别与合成技术自然语言处理技术自然语言处理概述自然语言处理应用自然语言处理挑战常用文字处理软件介绍Microsoft Office Word WPS Office Apple Pages Google Docs03文字处理的流程与方法Chapter文字编辑提供剪切、复制、粘贴、撤销等编辑功能,方便用户对文本进行修改和调整。

文字输入通过键盘输入文字,支持各种语言和字符集。

查找与替换支持在文档中查找特定内容,并进行替换操作,提高编辑效率。

文字输入与编辑格式设置与排版字符格式段落格式页面格式特殊格式01020304插入图片插入文本框设置图片格式制作表格图文混排与表格制作文档保存、打印与保存文档支持将文档保存为多种格式,如Word、PDF等,方便在不同设备和平台上查看和编辑。

打印文档提供打印预览功能,支持选择打印范围、打印份数等参数设置。

输出文档可将文档输出为其他格式,如HTML、XML等,以便在网络或其他应用中使用。

04文字处理中的常见问题及解决方案Chapter利用拼写和语法检查功能。

文字输入错误及校对方法010302040501030402格式混乱及调整技巧不统一,行距、段距不合适,对齐方式混乱等。

文字信息处理实验报告

文字信息处理实验报告

文字信息处理实验报告一、实验目的本实验旨在探究文字信息处理的基本原理和应用,学习使用常见的文本编辑工具,熟悉文本处理的常用操作和技巧,提高文字编辑和排版的能力。

二、实验内容1. 文字编辑工具介绍本实验介绍了常见的文字编辑工具,包括Microsoft Word、Notepad++、Sublime Text等。

通过对比各个工具的优缺点,选择合适的工具进行文字编辑。

2. 文本编辑和排版本实验重点介绍了文本编辑和排版的基本操作和技巧,包括文本输入、字体设置、段落格式、页边距设置、页眉页脚、表格制作等。

通过实践操作,掌握这些技巧,能够快速高效地进行文字编辑和排版工作。

3. 文本搜索和替换本实验介绍了文本搜索和替换的功能,包括在文本中查找特定的单词或短语,以及批量替换文本中的某些内容。

这项功能在文本处理中非常重要,能够提高工作效率。

4. 文本格式转换本实验介绍了文本格式转换的方法,包括将文本从一种格式转换为另一种格式,例如将文本从Word格式转换为PDF格式,或者将文本从HTML格式转换为Markdown格式等。

这项功能在不同的文本处理场合中非常有用。

三、实验结果经过实验,我成功地掌握了文字信息处理的基本原理和应用,能够使用常见的文本编辑工具进行文字编辑和排版。

我学会了文本编辑和排版的基本操作和技巧,包括文本输入、字体设置、段落格式、页边距设置、页眉页脚、表格制作等。

我也学会了文本搜索和替换的功能,能够快速找到文本中的特定内容,并进行批量替换。

最后,我还学会了文本格式转换的方法,能够将文本从一种格式转换为另一种格式。

四、实验心得通过本次实验,我深刻认识到文字信息处理在现代社会中的重要性,也意识到了学习和掌握文字处理技能的必要性。

我对各个文本编辑工具的优缺点有了更清晰的认识,能够根据需求选择合适的工具进行文字编辑。

我也学会了不同的文本编辑和排版技巧,能够根据实际需求进行灵活应用。

我相信这些知识和技能将对我今后的学习和工作有很大的帮助。

文字信息处理实验报告

文字信息处理实验报告

文字信息处理实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过学习和实践,掌握文字信息处理的基本方法和技能,了解文字信息处理的应用领域和发展趋势。

二、实验内容1. 文字处理软件的使用本次实验使用的文字处理软件为Microsoft Word,通过学习和实践,掌握Word的基本操作方法和功能,包括文本输入、格式设置、插入图片、表格、公式等。

2. 文字信息处理的应用通过实践,了解文字信息处理在各个领域的应用,包括办公文档、科技论文、新闻报道、广告宣传等。

三、实验步骤1. 学习Word的基本操作方法和功能我们需要了解Word的基本操作方法和功能,包括文本输入、格式设置、插入图片、表格、公式等。

通过学习Word的帮助文档和视频教程,我们可以快速掌握这些基本操作方法和功能。

2. 编写办公文档接下来,我们需要编写一份办公文档,包括标题、正文、页眉、页脚等。

在编写文档的过程中,我们需要注意文档的排版和格式,使其符合规范和美观。

3. 撰写科技论文在撰写科技论文的过程中,我们需要注意论文的结构和内容,包括摘要、引言、正文、结论等。

同时,我们还需要掌握一些专业术语和写作技巧,使论文更加准确和有说服力。

4. 编写新闻报道在编写新闻报道的过程中,我们需要注意新闻的价值和新闻的角度,使其更加符合读者的需求和兴趣。

同时,我们还需要掌握新闻的写作技巧和规范,使新闻更加生动和有趣。

5. 制作广告宣传在制作广告宣传的过程中,我们需要注意广告的目标和受众,使其更加符合市场需求和消费者的需求。

同时,我们还需要掌握广告的设计技巧和规范,使广告更加吸引人眼球。

四、实验结果通过本次实验,我们掌握了文字信息处理的基本方法和技能,了解了文字信息处理的应用领域和发展趋势。

同时,我们还学会了使用Microsoft Word进行文字处理,包括文本输入、格式设置、插入图片、表格、公式等。

最终,我们成功编写了办公文档、科技论文、新闻报道和广告宣传,使我们更加熟练地掌握了文字信息处理的技能。

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应用问题

自然语言处理学科
中文文本信息处理的原理与应用
基本概念(续1)

自然语言处理(Natural Language Processing)


利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口 头形式的自然语言的信息进行各种类处理和加 工的技术。 人工智能研究的重要内容之一。
—— 摘自冯志伟《自然语言的计算机处理》

Systran系统() 口语翻译STL
STL
中文文本信息处理的原理与应用
应用领域(续1)

自动文摘(Automatic Summarization/Abstracting)


将原文档的主要内容或某方面的信息自动提取 出来,并形成原文档的摘要或缩写。 应用:电子图书管理、情报获取等 举例:
OK
是。
I DON’T UNDERSTAND AND WHICH PYRAMID YOU MEAN 我不懂 您指的是哪块棱锥。 By “IT”, I ASSUME YOU MEAN THE BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE I AM HOLDING. 关于“它”我想 您 指的是比我手里的这一块更高的长方 形。 OK 是。 THE BLUE PYRAMID AND THE BLUE BLOCK. 蓝色棱锥和蓝色长方块。
They’re always bugging us about something or other. (他们总是用这样的或那样的事情来烦扰我们) CAN YOU THINK OF SPACIFIC EXAMPLE ? (你能举一个例子吗?)
中文文本信息处理的原理与应用
中文文本信息处理的原理与应用
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理

基本概念 发展历程 应用领域 发展趋势
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理的新趋势

在COLING2002会议上,许多专家提出自 然语言处理研究的发展方向:



基于规则和基于统计的研究方法的结合 自然语言理解在语义网中广泛应用 与生物信息学的结合 逐渐形成国际标准
中文文本信息处理的原理与应用 第一章 概论
主要内容

自然语言处理
中文信息处理
国内外研究机构及学术会议
课程目的和课程安排
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理

基本概念 发展历程 应用领域 发展趋势
中文文本信息处理的原理与应用
基本概念

自然语言

指人类语言集团的本族语,如汉语、英语、日 语等等。 人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识 占知识总量的80%以上。 如何让计算机实现人们希望的语言处理功能? 如何让计算机实现海量语言信息的自动处理和 有效利用?
中文文本信息处理的原理与应用
SHRDLU系统


SHRDLU系统是1972年T. Winogard设计的,是他 在麻省理工学院的博士学位研究工作。SHRDLU 是一个在“积木世界”中进行对话的自然语言理 解系统。 具有智能地理解句子的功能,不仅包括语法,也 包括单词的知识、句子的上下文以及他对于主题 事务的理解。
LK自动文摘 系统
中文文本信息处理的原理与应用
应用领域(续2)

信息检索(Information Retrieval)


也称情报检索,即利用计算机系统从大量文档 中找到符合用户需要的相关信息。 面向多语言的信息检索叫做跨语言信息检索 (Cross-language/Trans-lingual information retrieval)。 举例:
中文文本信息处理的原理与应用
由搜索文字到搜 索图文,甚至多 媒体,语义本体 是它的一种实现 方式
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理的新趋势(例)

人类基因组和MEDLINE正是全世界数据挖 掘的两大焦点。
MEDLINE 医学文献信息
互相引用
人类基因组
——生物自然语言处理就是一个试图对基因序列和生物 医学文献之间的联系进行系统探索的新兴研究领域。
ELIZA的一段脚本: /eliza/ Men are all alike。(男人都一样。) /neurotoys/eliza.php3 IN WHAT WAY ? (怎么一样法?) http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script

信息过滤(Informatio那些满足特定 条件的文档信息。

应用:网络有害信息过滤、信息安全等。
中文文本信息处理的原理与应用
应用领域(续5)

问答系统(Question-answering System)



通过计算机系统对人提出的问题的理解,利用 自动推理等手段,在有关知识资源中自动求解 答案并做出相应的回答。 问答技术有时与语音技术和多模态输入/输出技 术,以及人机交互技术等相结合,构成人机对 话系统(Man-computer Dialogue System)。 应用:人机对话系统、信息检索等
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理的发展历程
阶段 60年代 特点 关键词匹配 针对特定格式系统 采用句法,语义分 析技术 主要工作 代表系统 问答系统, SIR 基于规则的方 机器翻译等 法STUDENT ELIZA 问答系统, LUNAR 基于规则的方 自动摘要等 法SHRDLU MARGIE
中文文本信息处理的原理与应用

SYSTRAN系统
SYSTRAN 的翻译结果
维基百科 上的英文 表述
天氣預報是使用現代科學技術對未來某一 地點地球大氣層的狀態進行預測。從史前 人類就已經開始對天氣進行預測來相應地 安排其工作與生活(比如農業生產、軍事 行動等等)。今天的天氣預報主要是使用 收集大量的數據(氣溫、濕度、風向和風 速、氣壓等等),然後使用目前對大氣過 程的認識(氣象學)來確定未來空氣變化。
中文文本信息处理的原理与应用
ELIZA的理解过程(续1)

对于不存在匹配模式的情况,ELIZA专门设计了一个 (0)模式,它可以同任意的输入句子匹配,并产生 某些模棱两可的响应。
“CAN YOU ELABORATE ON THAT?” (您是否能详细谈谈这个问题?) “THAT’S QUITE INTERSTING”(这很有趣。) 这种方法的一个主要特点是它有可能遗漏句子中的某些重要信息,从而导致错误 的分析和响应。例如对于输入句子: “My friend’s sister likes me.”(我朋友的姐姐喜欢我。) ELIZA可能回答:“TELL ME MORE ABOUT YOU FAMLILY”(多告诉我一 些您家里的事情,好吗?) 原因是ELIZA的输入模式完全忽略了输入句子中“my”和“sister”之间的词 “friend’s”,而且在这里“my”也不是“sister”的定语,所以系统的回答显得有 点牛唇不对马嘴。这说明回避句法和语义分析的“理解”,往往不能真正胜任语 言理解的任务。
中文文本信息处理的原理与应用
基本概念(续2)

自然语言处理组成

自然语言理解:计算机能理解自然语言文本的 意义;
自然语言生成:计算机能以自然语言文本来表 达给定的意图、思想等。

中文文本信息处理的原理与应用
基本概念(续3)

“理解”的标准




问答(question-answering):机器能正确地回答输 入文本中的有关问题; 文摘生成(summarizing):机器有能力产生输入文 本的摘要; 释义(paraphrase):机器能用不同的词语和句型来 复述其输入文本; 翻译(translation):机器具有把一种语言(源语) 翻译成为另一种语言(目标语)的能力。 图灵(Turing)设计的“模仿游戏”,即图灵 测试(Turing test)
SHRDLU
中文文本信息处理的原理与应用
SHRDLU系统对话脚本
用户 SHRDLU
PICK UP A BIG BLOCK. 捡起一块 大的长方块。
GRASP THE PYRAMID. 抓住那块 棱锥。 FIND A BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE YOU ARE HOLDING AND PUT IT INTO THE BOX.找一块比您手里的那一块更高 的长方块,并把它放入盒子中。 WHAT DOES THE BOX CONTAIN? 盒子里装的是什么?
中文文本信息处理的原理与应用
基本概念(续4)
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理

基本概念 发展历程 应用领域 发展趋势
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理的发展历程

40年来大体上经历了三个时期

60年代以关键字匹配为主流的早期 70年代以语法-语义分析为主流的中期 80年代开始走向实用化和工程化的近期


也叫文本自动分类(Text Categorization/Classification),即 利用计算机系统对大量的文档按照一定的分类标 准(如根据主题或内容划分等)实现自动归类。 应用:图书管理、内容管理和信息监控等。 举例:
复旦文本分类 系统SVMCLS
中文文本信息处理的原理与应用
应用领域(续4)
维基百科 上的中文 表述
中文文本信息处理的原理与应用
自然语言处理

基本概念 发展历程 应用领域 发展趋势
中文文本信息处理的原理与应用
应用领域

机器翻译(Machine Translation, MT)
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