1-语义计算概述
计算概论知识点总结
计算概论知识点总结一、基本概念1. 计算概论的概念计算概论是一门研究计算的基本理论和方法的学科。
它是计算机科学的基础，包括了算法、数据结构、分析技术、计算复杂性理论等内容。
计算概论的研究对象是计算的过程和方法，它研究计算机问题的抽象和形式化描述、计算机问题的求解方式、计算机问题求解的复杂性以及计算机问题求解的效率等问题。
2. 算法的概念算法是解决问题的一种有序的数学过程，它包括了从问题描述到问题求解的所有步骤。
算法是对问题求解的精确描述，是计算机问题求解的基础，因此算法的设计和分析是计算概论中的重要内容。
3. 数据结构的概念数据结构是一种用来组织和存储数据的方式，它包括了数据的逻辑组织和物理存储。
数据结构是算法的载体，它的设计和选择对算法的效率有很大的影响，因此数据结构的研究也是计算概论的重要内容之一。
4. 复杂性理论的概念复杂性理论是研究计算问题的复杂性和可解性的学科。
它研究计算问题求解的时间和空间资源的需求与问题规模之间的关系，同时也研究计算问题的难解性和不可解性等问题。
二、算法分析1. 时间复杂度算法的时间复杂度是描述算法在求解问题时所需的时间资源的度量。
它通常用算法的基本操作数量与问题规模的关系来描述。
时间复杂度是算法效率的重要指标，它决定了算法在不同规模的问题上所需的时间资源。
2. 空间复杂度算法的空间复杂度是描述算法在求解问题时所需的空间资源的度量。
它通常用算法所需的额外空间与问题规模的关系来描述。
空间复杂度是算法效率的另一个重要指标，它决定了算法在不同规模的问题上所需的空间资源。
3. 算法的渐进分析算法的渐进分析是描述算法复杂度的一种常用方法，它用来描述算法在问题规模趋近无穷时的复杂度情况。
渐进分析包括了最坏情况复杂度、平均情况复杂度和均摊情况复杂度等。
4. 算法的正确性算法的正确性是指算法对于所有输入数据都能得到正确的输出。
算法正确性是算法设计的基本要求，同时也是算法分析的关键内容。
基于知网的词汇语义相似度计算1
我们的工作主要包括： 1. 研究《知网》中知识描述语言的语法，了解其描述一个词义所用的多个义 原之间的关系，区分其在词语相似度计算中所起的作用；我们采用一种更
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本项研究受国家重点基础研究计划（973）支持，项目编号是 G1998030507-4 和 G1998030510。 北京大学计算语言学研究所 & 中国科学院计算技术研究所 E-mail: liuqun@ Institute of Computational Linguistics, Peking University & Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science 中国科学院计算技术研究所 E-mail: lisujian@ Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
基于《知网》的词汇语义相似度计算1 Word Similarity Computing Based on How-net
刘群* ﹑李素建+
Qun LIU , Sujian LI
摘要
词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、信息抽取、文 本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。词义相似度计算的两种基本方 法是基于世界知识（Ontology）或某种分类体系（Taxonomy）的方法和基于统 计的上下文向量空间模型方法。这两种方法各有优缺点。 《知网》是一部比较详尽的语义知识词典，受到了人们普遍的重视。不过，由 于《知网》中对于一个词的语义采用的是一种多维的知识表示形式，这给词语 相似度的计算带来了麻烦。这一点与 WordNet 和《同义词词林》不同。在 WordNet 和《同义词词林》中，所有同类的语义项（WordNet 的 synset 或《同 义词词林》的词群）构成一个树状结构，要计算语义项之间的距离，只要计算 树状结构中相应结点的距离即可。而在《知网》中词汇语义相似度的计算存在 以下问题： 1. 2. 每一个词的语义描述由多个义原组成； 词语的语义描述中各个义原并不是平等的，它们之间有着复杂的关系，通 过一种专门的知识描述的词汇语义相似度计算
语义相似度计算
语义相似度计算目前，语义相似度计算已经成为了自然语言处理领域中的一个研究热点，各种模型和算法不断涌现。
在本文中，我们将对语义相似度计算的基本概念和常用方法进行介绍，并且讨论一些当前研究中的热点问题和挑战。
## 语义相似度的定义和挑战语义相似度衡量的是两个句子或短语之间的语义相似程度。
在计算语义相似度时，我们通常会考虑到两个句子或短语之间的含义、单词的语义以及语法结构等因素。
然而，要准确地计算出两个句子之间的语义相似度并不是一件容易的事情，因为自然语言的含义通常是多样化、模糊不清的，而且受到语言表达方式的限制。
在计算语义相似度时，我们需要克服一些挑战和困难。
首先，要考虑到句子或短语之间的多样性。
同一句话可以有多种表达方式，而这些表达方式的语义可能是相似的，但又不尽相同。
其次，要考虑到语言的歧义性。
自然语言中存在着很多的歧义现象，一个词汇可以有多种不同的含义，这就增加了语义相似度计算的难度。
此外，要考虑到语言的多义性。
一个句子中的一些词汇可能具有多个含义，这就增加了语义相似度计算的复杂性。
## 语义相似度计算的常用方法为了克服这些挑战和困难，研究人员提出了许多语义相似度计算的方法和模型。
这些方法和模型大致可以分为基于知识的方法和基于数据的方法两种。
基于知识的方法通常利用词汇语义资源（如WordNet）来计算语义相似度。
其中，常用的算法包括基于路径的方法、基于信息内容的方法和基于语义子空间的方法等。
基于路径的方法通过计算两个词之间在WordNet中的最短路径来计算它们的语义相似度。
基于信息内容的方法则是利用词汇在语料库中的分布信息来计算它们的语义相似度。
而基于语义子空间的方法则是利用词汇在一个高维语义空间中的向量表示来计算它们的语义相似度。
这些方法在一定程度上可以解决语义相似度计算中的多样性、歧义性和多义性问题。
另一方面，基于数据的方法则是利用机器学习和深度学习技术来计算语义相似度。
其中，常用的方法包括基于词向量的方法、基于神经网络的方法和基于迁移学习的方法等。
计算理论第一章绪论
1.1 计算与计算模型
上世纪初，德国大数学家希尔伯特(Hilbert)提出： 是否存在着一个通用过程，这个过程能用来判
定任意数学命题是否成立，即，输入一个数学命题， 在有限时间内，得到一个证明，如果这个命题成立； 或是一个反例，如果这个命题不成立。
图灵证明了对于平面几何来说，存在这样的过程。 但是，对于一般的数学命题，不存在这样的过程。
图灵机和可计算函数
英国 数学家
1936年，图灵24岁时发表一篇 论文《论数字计算在判决难题 中的应用》，提出著名的“图 灵机”的设想。这一思想奠定 了现代计算机的基础。
美国计算机协会在图灵去世12 年后以他的名字命名了计算机 领域的最高奖“图灵奖”。
艾伦·图灵（1912－1954）
1.1 计算与计算模型
判定。
1.3图灵机
NP完全问题：
NP类中某些问题的复杂性与整个类的复杂 性相关联，这些问题称为NP完全问题。
可计算性与计算复杂性
可计算性computability 是否可解
复杂性 complexity 解的难易程度
1.4 语言与文法
乔姆斯基最初从产生语言的角度研究语言， L*。
问题：考察一个字符串是否是某个语言的句 子。
计算的图灵机定义：
1936年由Turing给出，定义计算为： 输入—执行过程（有限步内结束）—输出
1946年，冯·诺依曼与宾夕法尼亚大学的工程师 采用电子器件物理实现了图灵的计算模型，建成 了世界的第一台计算机。
现在称计算机的体系结构为冯·诺依曼体系结构。
1.1 计算与计算模型
图灵给出了过程的科学定义，区分了可计算 的问题和不可计算的问题。
1.6 计算逻辑与描述逻辑
语义相似度计算
语义相似度计算语义相似度计算是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在衡量两个词语、短语或句子之间的语义相似程度。
在实际应用中，语义相似度计算可以帮助机器理解语言，从而实现诸如信息检索、问答系统、机器翻译等任务。
现在我们将介绍几种常用的语义相似度计算方法：1. 基于词向量的方法：词向量是将词语映射到一个高维实数向量空间的表示方法。
在这种方法中，可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText等）将词语表示为向量，然后通过计算两个词向量之间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等）来衡量它们之间的语义相似度。
2. 基于词汇语义资源的方法：除了词向量外，还可以利用词汇语义资源（如WordNet、PPDB等）来计算语义相似度。
这些资源中包含了词语之间的语义关系（如同义词、上下义词、反义词等），可以通过这些关系计算词语的语义相似度。
3. 基于深度学习的方法：深度学习模型（如Siamese神经网络、BERT、ELMO 等）在语义相似度计算任务中也取得了很好的效果。
这些模型可以学习词语、短语或句子的语义表示，然后通过模型的输出来计算它们之间的语义相似度。
4. 基于语义图的方法：语义图是一种将词语表示为节点、语义关系表示为边的图结构。
在语义相似度计算中，可以利用语义图中的节点和边来计算词语之间的语义相似度。
这种方法可以很好地捕捉词语之间的语义关系，从而提高语义相似度计算的准确性。
总的来说，语义相似度计算是一个复杂而重要的任务，在实际应用中需要综合考虑不同的方法和技术。
通过不断的研究和实践，我们可以提高语义相似度计算的准确性和效率，从而更好地帮助机器理解语言，实现更多的自然语言处理任务。
希望以上介绍能够对语义相似度计算有所帮助。
第8讲语义算法
第8讲语义算法
语义算法是一种自然语言处理和计算机视觉技术，用于抽象理解文本和图像。
它能够识别自然语言文本中的语义，完成复杂的文本推理，以便计算机可以解释文本的意思。
语义算法一般采用向量空间模型和概念建立技术，以及有向图分析算法。
这些算法都是面向文本分析和理解的技术，能够识别文本中的语法、句子结构以及情感分析。
它们能够把文本数据转换成更抽象的模型，并根据这个模型来识别或推理文本的意义，进而实现机器思考。
语义算法通常被用在问答系统、机器翻译系统、自然语言处理、文本挖掘系统中。
它们可以用于实现自动问答和虚拟助手，促进机器的自动学习。
语义算法的应用也扩展到计算机视觉领域，如自动图像识别、虚拟现实技术、建筑设计等等。
未来，语义算法将在多个领域有着广泛的应用。
它将极大地推进自动化和智能化技术，并且可以帮助人类更好地理解自然语言和图像。
语义算法也有望极大提升人工智能的能力，从而带来更多的可能性和创新。
第2章0和1-语义符号化、符号计算化与计算自动化练习题答案解析
第2章符号化、计算化与自动化1、易经是用0和1符号化自然现象及其变化规律的典型案例。
下列说法不正确的是_____。
(A)易经既是用0和1来抽象自然现象，同时又不单纯是0和1，起始即将0和1与语义“阴”和“阳”绑定在一起；(B)易经本质上是关于0和1、0和1的三画(或六画)组合、以及这些组合之间相互变化规律的一门学问；(C)易经仅仅是以自然现象为依托，对人事及未来进行占卜或算卦的一种学说；(D)易经通过“阴”“阳”(即0和1)符号化，既反映了自然现象及其变化规律，又能将其映射到不同的空间，反映不同空间事务的变化规律，例如人事现象及其变化规律。
2、易经的符号化案例，启示我们________。
(A)社会/自然规律的一种研究方法是符号化，即利用符号的组合及其变化来反映社会/自然现象及其变化，将看起来不能够计算的事物转换为可以计算的事物；(B)任何事物只要符号化，就可以被计算；(C)符号化，不仅仅是数学符号化；任何事物都可以符号化为0和1，也就能进行基于0和1的运算；(D)符号的计算不仅仅是数学计算，符号的组合及其变化同样也是一种计算，这种计算可以基于0和1来实现。
(E)上述全部。
3、逻辑运算是最基本的基于“真/假”值的运算，也可以被看作是基于“1/0”的运算，1为真，0为假。
关于基本逻辑运算，下列说法不正确的是_____。
(A)“与”运算是“有0为0，全1为1”；(B)“或”运算是“有1为1，全0为0”；(C)“非”运算是“非0则1，非1则0”；(D)“异或”运算是“相同为1，不同为0”。
4、假设M=真，N=假，K=真，问下列逻辑运算式的计算结果是真还是假？(1) (M AND (NOT K)) OR ((NOT M) AND K)。
_____。
(A) 真；(B) 假(2) (M AND N) AND ((NOT M) AND (NOT N))。
计算语言学概论课件
计算语言学的重要性
社会需求
随着信息技术的快速发展，社会 对自然语言处理的需求日益增长 ，计算语言学在信息检索、机器 翻译、语音识别等领域具有广泛
的应用前景。
学术价值
计算语言学为语言学、计算机科 学等相关学科提供了新的研究方 法和思路，有助于推动相关学科
的发展。
技术创新
计算语言学的技术突破和创新， 将推动人工智能、大数据等领域 的进步，为社会发展带来更多机
信息抽取是从非结构化文本中提 取结构化信息的过程，如从新闻 报道中提取事件、时间、地点等
关键信息。
信息抽取技术广泛应用于知识图 谱构建、问答系统等领域。
信息抽取的关键技术包括实体识 别、关系抽取、事件抽取等。
机器翻译
机器翻译是利用计算机自动将一 种语言的文本转换为另一种语言
的文本的过程。
机器翻译技术已经取得了显著的 进步，如基于神经网络的机器翻
深度学习在NLP领域的应用取得了显著成果，如词向量表示、序列标注、生成模型 等。
文本挖掘
文本挖掘是从大量文本数据中 提取有用信息的过程，包括文 本分类、聚类、情感分析等。
文本挖掘技术广泛应用于信息 检索、舆情分析、企业竞争情 报等领域。
文本挖掘的关键技术包括特征 提取、文本表示、模型评估等 。
信息抽取
感谢观看
REPORTING
情感分析
计算语言学可以帮助智能客服系统识别用户的情感倾向，从而提供 更加贴心、个性化的服务。
自动回复
利用计算语言学的方法，智能客服系统可以自动回复用户的咨询， 提高服务效率。
在机器翻译中的应用
1 2
语言对齐
计算语言学可以帮助机器翻译系统识别源语言和 目标语言之间的对应关系，提高翻译的准确度。
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简介(2/12)
¾ 多层次
词汇语义、句子语义、篇章语义
¾ 多视角
概念语义、指称语义、情感语义、情景语义…
¾ 哪种语义最有用？
跟应用有关
简介(3/12)
简介(4/12)
¾ 什么是语义计算？
Data
Semantic Knowledge
《语义计算与知识挖掘》研究生课程
语义计算概述
万小军 北京大学语言计算与互联网挖掘组 /lcwm
2012年9月12日
简介(1/12)
¾ 什么是语义？
In linguistics, meaning is what is expressed by the writer or speaker, and what is conveyed to the reader or listener, provided that they talk about the same thing (law of identity).
丝） …
简介(10/12)
¾ 几个未解决的难题之一 by 图灵奖获得者Jim Gray
¾ List on the right is from Jim Gray’s talk:
“What next? A few remaining problems in IT“
# 9. Build a system that, given text corpus, can answer questions about the text and summarize it as quickly and precisely as a human expert.
简介(11/12)
¾ 相关学科与技术
语言学语义计算来自信息检索认知科学/心理学 互联网
自然语言处理
机器学习
数据挖掘
简介(12/12)
¾ 相关学术会议 ACL、EMNLP、COLING、NAACL SIGIR、WWW、CIKM、WSDM KDD、ICDM AAAI、IJCAI
¾ 相关评测 SemEval, MUC, ACE, TAC(KBP, RTE),TREC, NTCIR、CLEF…
¾ 语义学的研究对象是自然语言的意义，这里的自然语言 可以是词汇，句子，篇章等等不同级别的语言单位。
语言学的语义学研究目的在于找出语义表达的规律性、内在 解释、不同语言在语义表达方面的个性以及共性
逻辑学的语义学是对一个逻辑系统的解释，着眼点在于真值 条件，不直接涉及自然语言
认知科学对语义学的研究在于人脑对语言单位的意义的存储 及理解的模式
语法(Syntax): 研究词之间的结构关系 语义(Semantics): 研究语义 语用(Pragmatics): 研究语言如何被使用 ¾ 语义计算通常需要NLP其他领域技术，包括语法分析 等
简介(9/12)
¾ 语义分析为什么很难？ 语言的歧义
• – ”I made her duck”, for example, could mean [Jurafsky&Martin]
Video
Q&A
in political or musical sense)
¾ 组合语义学(Compositional semantics)
– how words combine to form larger meanings
¾ 语义计算=语义分析≈语言理解
简介(7/12)
¾ 本课程语义范畴的几点说明 面向自然语言处理、互联网搜索与挖掘应用 对互联网文本为主的数据进行语义分析 在词汇、句子、篇章等多层次进行分析 语义涉及到概念语义、情感语义、指称语义等 不纠结于语言学领域的多种理论与派别
¾ 信息检索 ¾ 文档摘要 ¾ 智能问答 ¾ 机器翻译 ¾ 舆情分析 ¾…
应用举例
应用举例
应用举例
应用举例
应用举例
应用举例
¾ 机器翻译不好导致的笑话
How old are you? => 怎么老是你？ 有困难，找警察=>difficult to find the
police
应用举例
简介(8/12)
¾ 语义计算 vs.NLP其他领域 语音(Phonetics): 研究语言的发音 形态(Morphology): 研究词的构成
• – scored = score –d = Verb score + past tense
• – employ, employee, employment, ...
– 我为她烹饪了一只鸭子 – 我制作了她拥有的一只（胶泥）鸭子 – 我把她变成一只鸭子
社会交流中共有知识通常会省略
• – example: ”Laura hid George’s car keys. He was drunk.”
语言理解通常涉及到不严格的推理 语言在动态变化: 新词, 新的用法 （打酱油、杯具、粉
简介(5/12)
¾ 语义计算的重要性
简介(6/12)
¾ 语义计算
计算语言单元的意义，构建语义表示 处理自然语言，产生关于世界的常识性知识
¾ 词汇语义学(Lexical semantics)
– meanings of component words – word sense disambiguation (e.g. ”country”