NLP及其医疗应用-20180516
自然语言处理技术在医疗诊断中的应用评估
自然语言处理技术在医疗诊断中的应用评估自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术在医疗诊断中的应用评估引言：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术是一种利用计算机对人类语言进行解析、理解和处理的技术。
近年来，它在医疗领域的应用逐渐受到关注。
本文将对NLP技术在医疗诊断中的应用进行评估和探讨。
一、NLP技术在医疗诊断中的应用现状1. 电子病历的自动化处理NLP技术可以帮助将大量的纸质病历转换为电子病历，并对其中的文本信息进行自动化处理，实现快速的信息提取和分析，提高医生的工作效率。
2. 病人症状的自动识别和分类NLP技术可以对患者描述的症状进行自动化的处理，识别和分类不同的病症，并给出相应的医学建议和诊断结果。
这有助于医生更准确地判断病情。
3. 医学文献的智能搜索与分析NLP技术可以帮助医生更快速地搜索和分析大量的医学文献，提供精确的医学信息和研究结果，有助于医生制定更科学的诊断和治疗方案。
二、NLP技术在医疗诊断中的优势与挑战1. 优势：a. 加速诊断：NLP技术可以实现对大量文本信息的自动化处理，提高医生的工作效率，加速疾病的诊断和治疗过程。
b. 提供个性化建议：通过分析病人的症状和历史病历等信息，NLP技术可以给出个性化的医疗建议，提高医疗效果。
2. 挑战：a. 语义理解：人类语言的表达方式多样，NLP技术需要具备较强的语义理解能力，才能准确地理解和解释患者的症状和描述。
b. 文化差异：医疗术语和文化差异对NLP技术的应用产生一定的影响，需要进行细致而准确的处理。
三、NLP技术在医疗诊断中的应用评估方法1. 数据集准备：a. 收集大量真实医疗数据，包括电子病历、医学文献等，作为评估的基础数据。
b. 对数据进行标注和分类，为后续的训练和评估提供准确的结果。
2. 模型设计与训练：a. 选择合适的NLP模型和算法，根据医疗领域特点进行模型的设计和训练。
nlp在医疗领域的应用
nlp在医疗领域的应用
随着自然语言处理技术的不断发展，它已经开始在医疗领域发挥越来越重要的作用。
NLP技术可以帮助医生更好地理解和分析患者的病历、诊断和治疗方案，并提供更准确的医疗服务。
在医学文献的处理方面，NLP技术可以通过自动化的方式对大量医学文献进行分类、摘要和提取，使医生更快地获得有关疾病和治疗方案的信息。
此外，NLP技术还可以帮助医生更好地理解患者的病历，提高医学记录的准确性和可靠性。
在临床决策方面，NLP技术也可以对医生的诊断和治疗方案提供帮助。
通过对患者病历和症状的分析，NLP技术可以提供更准确的诊断和治疗建议，帮助医生更好地制定治疗方案。
另外，NLP技术还可以用于医疗研究中。
通过对大量患者病历和医学记录的分析，NLP技术可以帮助医学研究人员发现疾病和治疗方案之间的关系，为未来的医学研究提供重要的参考。
总之，NLP技术在医疗领域的应用有着广泛的应用前景，可以帮助医生提高医疗服务的质量和效率，为患者提供更好的医疗体验。
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自然语言处理在医疗领域有哪些应用
自然语言处理在医疗领域有哪些应用在当今数字化的时代，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，其中医疗领域无疑是受益显著的一个。
自然语言处理技术的应用，为医疗行业带来了创新和变革，极大地提高了医疗服务的效率和质量。
首先，自然语言处理在电子病历的管理方面发挥着重要作用。
过去，医生们需要花费大量时间手写病历，不仅效率低下，而且字迹可能难以辨认，给后续的医疗工作带来不便。
如今，通过语音识别和自然语言理解技术，医生可以口述病历内容，系统能够将其准确地转化为文字，并进行结构化处理。
这不仅节省了医生的时间，还提高了病历的准确性和完整性。
而且，NLP 有助于医疗文献和研究报告的分析。
医学领域的知识更新迅速，每天都有大量的新研究和文献发表。
利用自然语言处理技术，可以快速筛选、分类和提取关键信息。
例如，从海量的医学文献中找出与特定疾病治疗相关的最新研究成果，为医生的临床决策提供有力支持。
在疾病预测和诊断方面，NLP 也有出色的表现。
患者在描述症状时，往往使用自然语言。
NLP 系统能够理解和分析这些描述，结合患者的病史等信息，为医生提供初步的诊断建议。
虽然不能完全替代医生的专业判断，但可以作为辅助工具，帮助医生更快地锁定可能的疾病范围。
药物研发是医疗领域的一个重要环节，NLP 在此也能大展身手。
它可以对药物临床试验报告、药品说明书等进行深入分析，挖掘潜在的药物副作用、药物相互作用等信息，为药物的安全性评估和合理使用提供依据。
另外，NLP 在医疗问答系统中也得到了广泛应用。
患者常常有各种各样的问题，通过自然语言处理技术，智能问答系统能够理解患者的问题，并提供准确、易懂的回答。
这不仅减轻了医护人员的工作负担，还能让患者更及时地获得所需的信息。
在医疗质量监控方面，NLP 可以对医生的医嘱、处方进行审核，检查是否存在错误或不合理的地方。
同时，对医疗投诉和反馈中的自然语言进行分析，帮助医疗机构发现服务中的问题，及时改进和优化流程。
自然语言处理在医疗领域的应用有哪些
自然语言处理在医疗领域的应用有哪些在当今数字化的时代，科技的发展日新月异，自然语言处理（NLP）作为一项关键技术，正逐渐在医疗领域展现出其巨大的潜力和价值。
那么，自然语言处理在医疗领域到底有哪些应用呢？首先，NLP 在电子病历的管理和分析方面发挥着重要作用。
以往，医生们需要花费大量时间手写病历，不仅效率低下，而且字迹可能难以辨认，给后续的医疗工作带来不便。
随着电子病历的普及，NLP 技术能够帮助快速准确地将医生口述或输入的自然语言转化为结构化的病历数据。
这不仅提高了病历记录的效率，还确保了数据的准确性和一致性。
通过对大量电子病历的分析，NLP 可以挖掘出疾病的模式、治疗效果的趋势等有价值的信息，为医疗决策提供有力支持。
其次，NLP 有助于医疗文献的检索和知识发现。
医学领域的知识不断更新，医生和研究人员需要及时获取最新的研究成果和临床实践经验。
然而，海量的医学文献使得人工检索变得极为困难。
NLP 技术可以理解用户的需求，从庞大的文献数据库中准确筛选出相关的文章，并提取关键信息进行总结和呈现。
这使得医疗工作者能够更高效地获取所需的知识，从而推动医疗技术的进步。
在临床决策支持方面，NLP 也扮演着不可或缺的角色。
它可以整合患者的病史、症状、检查结果等多方面的信息，并与医学知识库进行比对和分析，为医生提供诊断建议和治疗方案的参考。
例如，当医生输入患者的症状和检查数据时，NLP 系统能够根据已有的医疗知识和案例，提示可能的疾病诊断，并推荐相应的治疗措施。
这有助于减少误诊和漏诊的风险，提高医疗质量。
NLP 还在医疗问答系统中得到了应用。
患者常常对自己的病情和治疗有诸多疑问，但医生的时间有限，无法一一详细解答。
医疗问答系统利用 NLP 技术理解患者的问题，并提供准确、易懂的答案。
这不仅提高了患者的满意度，还减轻了医生的工作负担。
同时，这些系统还可以对患者的提问进行分析，发现常见的问题和关注点，为医疗机构改进服务提供依据。
自然语言处理在医药领域的应用案例
自然语言处理在医药领域的应用案例自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门计算机科学领域的交叉学科，它研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。
在医药领域，NLP 的应用正日益受到关注，并且取得了一些令人瞩目的成果。
本文将介绍一些自然语言处理在医药领域的应用案例，展示了其在医药领域的巨大潜力。
首先，NLP在医药领域的一个重要应用是医学文献的信息提取和知识发现。
医学文献中蕴含着大量的宝贵信息，然而，由于文献数量庞大，传统的人工阅读和整理工作效率低下。
NLP技术可以帮助实现自动化的信息提取和知识发现，从而大大提高工作效率。
例如，研究人员可以利用NLP技术从海量的医学文献中提取出与某种疾病相关的基因信息、药物信息等，为疾病的研究和治疗提供重要参考。
其次，NLP在医药领域还可以应用于医学问答系统的开发。
医学问答系统可以帮助医生和患者快速获取医学知识和健康咨询。
通过利用NLP技术，问答系统可以理解用户的自然语言输入，并根据用户的需求提供相关的医学知识和建议。
例如，当用户输入“我头痛、发热、咳嗽，是不是感冒了？”时，问答系统可以通过NLP技术分析用户的症状，并给出相应的诊断和建议。
另外，NLP还可以应用于医学图像的自动分析和识别。
医学图像如X光片、CT扫描等包含了大量的医学信息，但是传统的图像分析方法往往需要专业医生的参与，费时费力。
而利用NLP技术，可以将医学图像转化为文本信息，从而方便进行自动化的分析和识别。
例如，研究人员可以利用NLP技术将CT扫描图像中的肿瘤信息提取出来，并进行进一步的研究和诊断。
此外，NLP还可以应用于医学文本的自动摘要和分类。
医学文本的篇幅通常较长，阅读起来耗时耗力。
而利用NLP技术，可以将医学文本进行自动摘要，提取出其中的关键信息，从而帮助医生快速获取所需信息。
同时，NLP技术还可以对医学文本进行分类，将其归类到不同的主题或领域，方便进行管理和检索。
自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘
自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘自然语言处理（NLP）是一门研究人类语言与计算机之间相互作用的学科，目的是实现人机之间的自然语言交流。
随着大数据时代的到来，NLP技术在医疗领域的应用逐渐受到关注。
医疗文本分析，作为NLP的一个重要应用领域，利用计算机技术和人工智能算法对医疗文本进行解析和挖掘，为医疗决策提供可靠的依据。
在医疗文本分析中，NLP技术可以被广泛应用于病历文本、医学文献、患者问答等领域。
首先，NLP技术可以对病历文本进行自动化分析，提取出关键信息，如病人的基本信息、诊断结果、治疗方案等，并进行自动化归档和整理。
这使得医生在接诊过程中能够更快速地获取到患者的病史，提高了诊断的准确性和效率。
同时，NLP技术还可以通过对大量病历文本数据的挖掘和分析，发现不同病种之间的关联性，为未来的临床决策提供参考。
其次，NLP技术在医学文献分析中也起到了重要的作用。
医学文献数量庞大，且内容复杂，人工阅读和理解需要耗费大量时间和精力。
NLP技术可以将这些医学文献进行语义分析和关系抽取，提取出重要的医学知识和研究成果，帮助医生和研究人员快速获取信息，进一步促进医疗科研的进展。
此外，NLP技术还可以应用于患者问答系统中。
通过对自然语言的理解和分析，患者可以通过简单的语音或文字输入咨询问题，系统会根据患者提供的信息自动回答问题或给出相应的建议。
这使得患者可以随时随地获得医疗健康咨询，减轻医生的负担，提高医疗资源的利用效率。
然而，在医疗文本分析中使用NLP技术也面临一些挑战和问题。
首先，医疗领域的大部分文本都是非结构化的，既有口头表达，也有书面记录，缺乏统一的语义规范。
因此，NLP技术需要处理不同的语言表达方式和患者个体差异，对语义和上下文进行准确理解。
其次，医疗文本中包含大量的专业术语和医学知识，对NLP算法的知识表示和语义关系抽取要求比较高。
此外，医疗数据的隐私和安全性也是值得考虑的问题，如何在保证数据安全的前提下利用NLP技术进行分析和挖掘，需要进行进一步的研究和探索。
自然语言处理技术在医疗中的应用
自然语言处理技术在医疗中的应用随着科技的迅速发展，自然语言处理技术（Natural Language Processing，简称NLP）在各行各业的应用中发挥着越来越重要的作用。
在医疗领域，NLP技术的应用为医生和患者提供了更加高效和准确的医疗服务，大大改善了医疗体验。
本文将探讨自然语言处理技术在医疗中的应用，并介绍其带来的好处。
一、病历数据的自动提取与分析传统的病历数据是以纸质文档形式存储的，这种形式不仅占用空间，还不易于查找和分析。
而NLP技术可以将纸质病历数据进行电子化处理，自动提取出其中的关键信息，如患者的基本信息、病史、诊断结果等，以文本形式存储在数据库中。
这样一来，医生可以方便地查询和分析患者的过往病历信息，提高了医疗决策的准确性和效率。
二、智能问答系统在医疗咨询中，患者常常希望能够得到快速和准确的答案。
利用NLP技术，可以开发出智能问答系统，实现患者对医生的常见问题进行提问，并能根据问题的内容和语义自动给出相应的回答。
这种智能问答系统不仅节约了医生的时间，同时也为患者提供了方便和便捷的医疗服务。
三、药物信息的提供与分析针对患者的病情，医生通常会给出相应的药物建议。
然而，由于药物种类繁多，副作用情况各异，患者常常难以理解和记忆医生的专业解释。
利用NLP技术，可以开发出药物信息的智能系统，为患者提供药物名称、适应症、剂量、禁忌症等详细信息的智能解释。
同时，该系统还可以分析患者的病情和药物使用情况，给出相应的用药建议，大大降低了患者的用药风险。
四、医学文献的分类与检索医学领域的研究文献数量庞大，医生需要从中获取最新的研究成果以指导临床实践。
NLP技术可以应用于医学文献的分类与检索，通过对文本的智能分析，将研究文献按照主题、疾病、年份等进行分类，使医生能够方便地查找到所需的文献资料，提高了临床决策的科学性和准确性。
总之，自然语言处理技术在医疗中的应用极大地提升了医疗服务的质量和效率。
通过对病历数据的提取与分析、智能问答系统的建立、药物信息的提供与分析以及医学文献的分类与检索，NLP技术为医疗领域带来了许多好处。
自然语言处理技术在医学领域中的应用
自然语言处理技术在医学领域中的应用自然语言处理技术(NLP)的快速发展，为医学领域带来了很多久远的变化。
NLP是一种文本挖掘技术，用于处理人类语言(自然语言)。
因此，NLP可以很好地处理医疗领域中的医疗数据，并从中提取有用信息，使医生能够更好地预防和治疗患者。
在医学领域中，NLP技术可以帮助医生识别患者的病史、病情、用药情况以及症状等信息。
这些信息是医生诊断患者的基础，因此，NLP技术可以提高诊断的准确性和效率。
在病史记录方面，NLP技术可以将医生的手写文档转化为数字形式，使得医生可以更容易地检索和理解患者的病史信息。
此外，NLP技术还可以自动分类和汇总电子病历中的诊断、治疗方案和用药情况等信息，这有助于医生更好地理解病人的病史并做出更准确的诊断和治疗计划。
特别是对于一些长期住院的患者，这些数据归档能够大大减少医生的手动检索和整理时间，提高了工作效率。
另外，NLP技术也可以帮助医生从患者病史中提取有用的风险因素。
比如，对于某些疾病，患有特定基因变化的人更容易感染，这些基因变化可能以前并没有被医生注意。
但通过NLP技术分析文本，医生能够更好地理解患者的遗传风险并做出相应的预防和治疗计划。
这些信息的自动识别有助于建立或改进早期风险识别模型，为患者更好的健康管理服务。
对于患者症状的识别，NLP技术是非常有用的。
患者可以通过电子邮件，网站，手机应用，或其他方式向医生或医院提供关于它们的症状的信息，服务器便可通过NLP技术分析提供患者提供的自拍或记录的音频、视频等文件生成一整套的病历，并在不同尺度上进行病情分析。
这可以让医生更快地诊断病情，提供更好的治疗方案。
此外，医疗数据分析方面，NLP技术在提取有用信息方面也发挥了重要作用。
医疗数据字典和分类法可以使用NLP技术构建，从而可以高效地提取并对大规模的数据分类。
文本挖掘和分类技术在疾病特征提取、疾病危险因素的监测等诊断治疗工作中也发挥了重要作用。
通过提取大规模医疗数据，医生能够更好地洞察患者的整体状况，从而更好地制定治疗方案。
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文本预处理 文本采集 文本格式转换：PDF、Office、HTML纯文本 文本编码识别、转换：GB、Big5、Unicode。
句子切分 句子边界识别 例如：I like eating, dancing & reading
形态分析 研究构词方法，词的有意义的组合。 构词的基本单位：词素（词根、前缀、后缀、词尾) 例如：老虎←老＋虎；图书馆←图＋书＋馆 例如： work + er → worker， do + ing →doing
语义分析（这句话说了什么） 研究如何从一个语句中词的意义，以及这些词在该语句的
句法结构中的作用来推导出该语句的意义 语言和世界的映射关系 施事、受事、工具等
语用分析（为什么要说这句话 ） 研究不同语境中的语句的应用，及语境对语句理解的作用 语言交际目的：主题、述体、焦点
篇章分析 分析篇章的结构、主题、观点、摘要、有用信息。 主题分析/观点分析/自动文摘/信息抽取/信息过滤
5
语言模型：人工规则方法
语言学 语义学 认知科学 人工智能
写规则
规则
自然语言输入
x
处理系统
处理结果
6
语言模型：统计学习方法
统计学习
自然语言输入
x1x2 xn
自然语言输入
x n 1
建立模型
学习系统
预测系统
ห้องสมุดไป่ตู้
概率模型
预测
ˆp( xn1 )
7
融合方法
基于规则的方法
形式语言 语法理论 词法理论 推理方法 ……
双语词典
双语对齐
模 型 桥枢 接轴
语 言 翻 译 知技 识术 桥 接
④枢轴语言翻译
①基于互联网大数据的翻
虚拟集群管理
性能优化
译模型
机器翻译云平台
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自动应答系统流程（例如英语教学）
自动问答（Question Answering，QA）：它是一套可以理解复杂问题，并以充分 的准确度、可信度和速度给出答案的计算系统，以IBM‘s Waston为代表
• 语言词语的关系集合被表征为向量集合 • 向量空间内，不同语言享有许多共性 • 实现一个向量空间到另一个向量空间的映射和转换
Decoder 语义向量
Encoder
• 图为英语和西班语的五个词在向量空间中的位置 （已经过降维）
• 对英语和西班语之间的翻译准确率高达90%
16
基于大数据的互联网机器翻译核心技术
符号智能 ＋ 计算智能，建立融合方法
8
句子的自动理解
简单句的理解方法
• 理解语句中的每一个词 • 以这些词为基础组成一个可以表达整个语句意义的结构。其中第二项工作又可分
成以下3个部分来进行：
• 句法分析将单词之间的线性次序变换成一个显示单词如何与其它单词相关联的结构
• 语义分析各种意义被赋于由句法分析程序所建立的结构，即在句法结构和任务领域内对 象之间进行映射变换
源语言
翻译解码系统
目标译文
统 计
多 策实 略例 翻 译 方 法规
则
领自 域适
应
语言模型 句法分析
短语模型
翻译建模 句法模型
语义分析
翻译建模 统计分析
②基于互联网大数据的 高质量翻译知识获取
双语探测
单语资源
翻译建模 双语例句
互译计算
翻译建模 词法 分析
互联网海量资源
调序模型 ③基于深度语义的语
言分语析言和模翻型译技术
自然语言处理基础 语言模型与智能应答 “人工智能+医疗”八大应用场景 医疗AI的未来
13
语言模型（统计）
语言模型形式化的描述就是给定一个字符串”w1, w2, w3, w4, … , wt”，看它是自然语 言的概率 P(w1,w2,…,wt)。w1 到 wt 依次表示这句话中的各个词。
P(w1,w2,…,wt)=P(w1)×P(w2|w1)×P(w3|w1,w2)×…×P(wt|w1,w2,…,wt−1) ≈P(W1)P(W2|W1)P(W3|W2)…P(Wn|Wn-1) (N-Gram，N=1)
文本输入 语音识别 触控操作 操作界面 语音合成 文本输出
自然语言理解 （NLU)
触发机制
主动引导语料 的生成和拼接
场景 识别
自然语音生成 （NLG）
提问
英语教学引擎 （ETE）
回答
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基本架构
用户
人机交互界面 开放领域/受限领域
问题 事实性问题、列表问题、假 设问题、确认问题、因果问
题
答案 文字片段、多媒体数据片段、
• 自然语言理解所需的相关知识
• 语音知识：词如何与语音相关以及如何实现语音 • 词法知识：词的构成方法，词的不同形式对句法和语义的影响 • 句法知识：词如何排列成句 • 语义知识：词的意义是什么，词义如何组合成句子的意义。这里所讲的语义是上下文无关
的 • 语用知识：句子如何运用于不同的场合，以及在不同场合的运用对句子解释的影响 • 篇章知识：刚分析的句子如何影响下一句的解释(分析)。这对名词、代词的处理非常重要 • 世界(环境)知识：语言使用者为理解篇章(或维持对话)所必须具有的关于世界(或环境)与
分词
将句子切分为词序列 例如：钓鱼岛/是/中国/的/领土/ 词性标注
给句子的词标注正确的词性
例如：钓鱼岛n/是v/中国n/的de/领土n / 句法分析
分析句子的组成结构 句子结构成分之间的相互关系 判定一个句子的合法性
词义消岐 研究给句子的词标注正确的词义。 例如：这个人真牛。//牛：动物｜了不起。
答案生成
答案表示 答案检验、自动摘要
答案排序融合 句子相似度计算、依存关系分
析、多信息融合
知识检索 数据挖掘、自然语 言处理、知识检索
与发现
答案评估 TREC、CLEF、NTCIR、TRECLQA Track
知识库
基于统计的方法
语言模型 HMM 机器学习 搜索方法 ……
• 机器学习针对于传统方法
……
• 知识表示和获取的分离
• 语料构建：专注于知识表示
• 机器学习：专注于知识获取
• 对比：专家系统 • 规则的获取和表示是同步的。 • 规则的管理是低效率的，困难的。
……
未来发展趋势 • 理性主义与经验主义的结合，即
细分类
特点
举例
数据
有标注
（自动、隐性）
相
无标注
关
伪数据
的
数
知识
元知识
据
（人工、显性）
语言知识
知 识
常识知识
和
世界知识
方
算法
NLP算法
法
（动态的）
机器学习算法
专家标注、众包 原始语料 量大 关于知识的知识 词典、规则库 很难从文本中挖掘 可以从文本中挖掘 跟语言知识密切相关 统计建模 特征表示与学习
Penn TreeBank
当的词汇和一定的句法规则，把要交流的信息以句子形式表达出来
计算语言学是从计算角度处理语言
– 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化的、可计算的方式（计算模型）加以表示
语言的第一系统和第二系统
– 第一系统：语音系统 Sound System – 第二系统：文字系统(书写系统) Writing System
海量文档处理 信息检索 例如搜索引擎、数字图书馆 文本分类、聚类 分类检索、聚类检索 话题探测与追踪 信息自组织
匹配
分类
结构预测
生成
NLP
形式
搜索
文本分类
词性标注
机械文摘
问
语义
题
推理
分
布
语用
问答 文本蕴含
情感倾向性 隐式情感分析
反语
语义依存分析 隐式消费意图挖掘
机器翻译 写故事结尾 聊天机器人
大类
《人民日报》、微博
情感分析中对表情符的利用
人工定义的表示，特征工程
WordNet、大词林（BigCilin）
哈 工
CYC
大 刘
知识图谱
挺 教
授
CKY, Viterbi, Beam-search
总
结
SVM、CRF、Q-Learching、RNN、CNN
12
目录 content
第一节 第二节 第三节 第四节
如何判断一句话是不是自然语言？
P(大家，喜欢，吃，苹果)=p(大家)p(喜欢|大家)p(吃|大家,喜欢)p(苹果|大家,喜欢,吃) p(大家)表示“大家”这个词在语料库里面出现的概率； p(喜欢|大家)表示“喜欢”这个词出现在“大家”后面的概率; p(吃|大家，喜欢)表示“吃”这个词出现在“大家喜欢”后面的概率； p(苹果|大家,喜欢,吃)表示“苹果”这个词出现在“大家喜欢吃”后面的概率。
口头语和书面语
语言单位
– 字符、词(Word)、短语(Phrase)、句子(Sentence) 、语段或篇章
语言学基本知识
• 符号学是用数学方法研究语言学的基础，包括
– 符号关系学（Syntactic），研究符号串中符号间的(表层)关系 – 语义学（Semantics），研究符号与其所指事物间的(深层)关系 – 语用学（Pragmatics），研究交际中如何选用符号来表达意义
– 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输
– NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学科的交叉学科和边缘学科
自然语言生成（Natural Language Generation）
– 把在计算机内部以某种形式存放的需要交流的信息，以自然语言的形式表达出来 – 是自然语言理解的一个逆过程。一般包括（1）建立一种结构，以表达出需要交流的信息；（2）以适