自然语言处理
自然语言处理的基本概念
自然语言处理的基本概念1.引言1.1 概述概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。
自然语言是人类日常交流和思考的主要方式，因此，理解和处理自然语言是实现人机交互、信息检索、机器翻译、文本分类等应用的关键技术。
自然语言处理的目标是通过计算机技术实现对人类语言的处理和理解。
这其中涉及到多个层面的技术挑战，包括语言的语法、语义、上下文理解、语言生成等方面。
自然语言处理在语言处理和人工智能领域扮演着重要的角色，为多种人机交互和语言应用提供技术支持。
自然语言处理的基本概念包括语言模型、语义理解、文本分类等。
语言模型是自然语言处理的基石，它用于表示和建模语言的规律和结构。
通过语言模型，计算机可以理解句子的组成、句法结构以及词语之间的关系。
语义理解是指计算机将自然语言转化为有意义的语义表示。
文本分类是自然语言处理的一个重要任务，它通过对文本进行分类，实现文本的自动分类和标注。
本文将介绍自然语言处理的定义和作用，阐述自然语言处理在各个领域的应用情况。
同时，还将探讨自然语言处理的发展前景和面临的挑战，以及未来发展的方向。
通过对自然语言处理基本概念的介绍，我们可以更好地理解这一领域的重要性和应用前景，为读者提供一份全面的指南。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文主要包括三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对自然语言处理的概念和目的进行概述，并介绍本文的结构。
在正文部分，我们将详细探讨自然语言处理的定义和作用。
首先，我们会解释什么是自然语言处理，并阐述它在语言处理中的重要性和应用价值。
其次，我们将探讨自然语言处理的应用领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类等。
通过对这些领域的介绍，我们可以更好地理解自然语言处理在不同领域中的作用和意义。
在结论部分，我们将对自然语言处理的发展前景进行展望，并探讨其面临的挑战和未来的发展方向。
什么是自然语言处理？
什么是自然语言处理？
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门人
工智能技术领域中的一个分支，其主要研究计算机与人类语言之间
的交互关系，即如何让计算机“理解”人类语言，并自己能够处理和
产生语言信息。
自然语言处理涉及语音识别、语音合成、文本分析、语言生成等方面，在信息检索、智能对话等领域具有广泛的应用，
能够帮助人们更加高效地处理语音和语言信息。
自然语言处理的难点在于人类语言的复杂性和多样性，不同的
语言、方言和语境中表达出的意思也会有所不同。
NLP技术要求具
备深厚的语言学、计算机科学、数学等多方面的知识，需要掌握文
本分析、机器研究、深度研究、神经网络等多种算法方法，以及大
量的数据支撑。
因此，目前实际应用场景仍然有限，但是随着技术
的不断迭代，自然语言处理的应用前景非常广阔。
近年来，随着互联网、智能移动设备等技术的发展，人们愈加
依赖于语音和文字交流，自然语言处理的意义也变得越来越重要。
可以预见，自然语言处理技术将会在金融、医疗、客服、智能家居
等领域得到广泛应用，带来颠覆性的变化和巨大的经济效益。
《自然语言处理》课件
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、解释和生成自然语言。
通过使用计算机算法和技术来处理和理解人类语言的结构和含义，NLP可以使计算机能够与人类进行自然、流畅的交流。
自然语言处理的应用非常广泛，涵盖了许多领域。
在自动问答系统中，NLP可用于理解用户提问的意图并提供准确的答案。
在机器翻译领域，NLP可将源语言文本转换为目标语言文本，使不同语言间的交流更加便捷。
此外，NLP还被广泛应用于信息提取、文本分类、情感分析、文本生成等领域。
为了实现这些应用，NLP需要使用各种技术和算法。
其中，最基本也是最重要的技术是分词。
分词将连续的文本序列分割成一个个词语，为后续的处理和理解提供基础。
分词可以使用基于规则的方法，也可以使用统计机器学习和深度学习等方法。
在分词之后，NLP可以使用词性标注来确定每个词语的词性，例如名词、动词、形容词等。
词性标注可以帮助理解句子的结构和含义，并为后续的处理提供更丰富的信息。
语法分析是NLP中的另一个重要技术。
它通过分析句子的结构和语法规则，确定句子中各个词语的依存关系。
这种分析有助于理解句子的语义和逻辑。
句法分析可以进一步扩展为语义分析。
语义分析旨在理解和推断句子的意义和含义。
它可以使用各种方法，如词义消歧、实体识别和关系抽取等，来提取文本中的语义信息。
在处理自然语言时，句子的情感和情绪也是重要的要素。
情感分析是一种NLP技术，用于确定文本的情感倾向，如积极、消极或中性。
这种分析对于了解用户情绪、评估产品评论和舆情监测等领域具有重要意义。
近年来，随着深度学习技术的进步和数据可用性的提高，NLP领域取得了显著的进展。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）被广泛用于分词、语义分析和机器翻译等任务。
这些模型通过学习大规模语料库中的语言规律和模式，不仅提高了NLP任务的性能，还能提取更高层次的语义信息。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。
通过NLP技术，人们可以利用计算机自动处理、理解和生成自然语言，实现人机交互、文本挖掘、机器翻译、智能问答等应用。
1. NLP的背景和意义在信息时代，海量的文字信息需要进行处理和理解。
但由于语言的复杂性和多样性，传统的机器处理技术无法有效处理和分析自然语言。
因此，NLP应运而生，旨在解决这一问题。
2. NLP的基本任务NLP的基本任务可以分为以下几类：(1) 分词：将连续的文本切分为有意义的词语。
(2) 词性标注：为句子中的每个词语标注其词性，如动词、名词、形容词等。
(3) 句法分析：分析句子的结构和成分关系，如主谓宾等。
(4) 语义分析：理解句子的语义，包括词义消歧、语义角色标注等。
(5) 机器翻译：将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
(6) 问答系统：根据用户提问，自动回答问题。
3. NLP的核心技术(1) 语言模型：用于计算一句话的概率，常用的方法有n-gram模型和神经网络模型。
(2) 词向量表示：将词语映射为向量形式，常用的方法有Word2Vec和GloVe等。
(3) 语义角色标注：标注句子中每个词语的语义角色，用于语义分析和问答系统。
(4) 命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
(5) 机器学习算法：包括支持向量机(SVM)、条件随机场(CRF)和深度学习等。
4. NLP在实际应用中的案例NLP技术在众多领域都有广泛应用，以下是几个典型的案例：(1) 机器翻译：将一种语言的文本翻译为另一种语言，如谷歌翻译等。
(2) 情感分析：分析文本中的情感倾向，用于产品评论、社交媒体舆情分析等。
(3) 文本分类：将文本划分为不同类别，如新闻分类、垃圾邮件过滤等。
(4) 自动摘要：提取文本中的关键信息，生成摘要。
(5) 问答系统：根据用户提问，自动回答问题，如智能客服等。
什么是“自然语言处理”
什么是“自然语言处理”自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它涉及将计算机与人类语言相结合，以实现对文本和语言数据的处理与分析。
NLP的定义NLP的目标是使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
自然语言是人类日常交流和沟通的方式，包括例如中文、英文、法文等语言。
NLP利用基于统计和机器研究的算法，以及语言学和计算语言学的知识，使计算机能够理解语言的含义、推理逻辑、进行文本分类和信息提取等任务。
NLP的应用领域NLP在当今社会中有着广泛的应用。
以下是一些NLP的应用领域：1. 机器翻译：NLP可以用于将一种语言的文本翻译成另一种语言，例如将英文翻译成中文。
2. 文本分类：NLP可以用于将文本按照不同的类别进行分类。
例如，将新闻文章按照新闻类别进行分类。
3. 信息提取：NLP可以从非结构化文本中提取有用的信息。
例如，从新闻文章中提取关键人物、地点和事件等信息。
4. 情感分析：NLP可以分析文本中的情感倾向。
例如，分析社交媒体上用户对某个产品的评论是积极还是消极的。
5. 问答系统：NLP可以用于构建智能问答系统，根据用户提出的问题提供准确的答案。
例如，智能语音助手可以回答用户的问题。
NLP的挑战尽管NLP在许多领域中被广泛应用，但它仍面临一些挑战：1. 语义理解：计算机理解语言的含义是一个复杂的任务。
人类语言具有丰富的语义和上下文，而准确理解和表达这些语义对计算机来说是具有挑战性的。
2. 多样性和歧义：同一句话可以有多种解释和含义，这使得计算机在理解和处理自然语言时面临歧义和多样性的问题。
3. 数据稀缺性：由于人们使用语言的方式多种多样，获取足够的标注数据用于NLP算法的训练是一个挑战。
4. 文化差异：不同文化之间存在语言和表达方式上的差异，这给NLP的跨文化应用带来了困难。
总之，自然语言处理是一个有挑战性但潜力巨大的领域。
自然语言处理方法
自然语言处理方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学领域交叉的研究领域，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
随着机器学习和人工智能的不断发展，NLP在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍几种常见的自然语言处理方法。
一、文本预处理在进行自然语言处理之前，通常需要对文本进行预处理，以便更好地应用各种NLP方法。
文本预处理的步骤可以包括去除标点符号、停用词、数字，进行词干提取或词形还原等。
通过预处理可以降低文本的维度，并去除一些干扰信息，帮助模型更好地理解文本。
二、词袋模型（Bag of Words）词袋模型是一种常见的NLP方法，它将文本表示为词汇表中词语的计数向量。
在词袋模型中，文本的顺序和语法结构被忽略，只关注词语的出现次数。
词袋模型可以作为文本分类、文本聚类等任务的基础。
三、词嵌入（Word Embedding）词嵌入是将词语映射为低维实数向量的方法。
通过词嵌入，可以将词语的语义信息编码为向量表示，从而方便计算机进行进一步的处理。
常见的词嵌入方法有Word2Vec、GloVe等，它们通过学习语料库中单词之间的关系，生成高质量的词嵌入模型。
四、文本分类文本分类是自然语言处理中的重要任务之一，它将文本分为不同的类别。
常见的文本分类方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、深度学习模型等。
这些方法根据文本的特征进行分类，可以广泛应用于情感分析、垃圾邮件过滤等场景。
五、信息抽取信息抽取是从结构化或半结构化文本中提取特定信息的过程。
常见的信息抽取任务包括命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）、关系抽取等。
信息抽取可以为后续的知识图谱构建、问答系统等任务提供基础。
六、机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动翻译为另一种语言的任务。
随着神经网络的发展，神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）成为了机器翻译领域的主流方法。
自然语言处理技术简介
自然语言处理技术简介自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机科学与人工智能领域中涉及人类语言与计算机之间相互作用的研究和应用。
NLP技术使得计算机能够理解、处理和生成自然语言，从而能够更好地与人类进行交流和合作。
本文将介绍一些常见的自然语言处理技术及其应用。
一、文本分类与情感分析文本分类是指将一篇文本分到事先定义好的类别中，是NLP中的重要任务之一。
常见的文本分类场景包括垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。
情感分析是一种特殊的文本分类任务，旨在确定文本中包含的情感极性。
例如，对于一条推特消息，“这部电影太棒了，非常喜欢！”可以被判断为正面情感。
二、命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是指在文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构等。
NER在文本分析和信息检索中具有广泛的应用。
例如，在搜索引擎中，识别用户查询中的命名实体可以提供更准确的搜索结果。
三、语音识别与语音合成语音识别是将音频信号转换为文本的过程，它使得计算机能够理解和处理人类的语音输入。
语音识别技术已被广泛应用于语音助手、语音命令识别、语音转写等领域。
与语音识别相反，语音合成则是将文本转化为声音信号，常见的应用场景包括智能导航、语音阅读等。
四、机器翻译机器翻译（Machine Translation，MT）是指将一种语言的文本自动翻译为另一种语言的技术。
机器翻译技术的发展受限于语言之间的差异性和复杂性，但在一些较为简单和常见的翻译任务上已经取得了相对良好的效果。
例如，在旅游、外贸等领域，机器翻译已经成为一项必备的工具。
五、问答系统问答系统（Question Answering System）旨在通过自然语言回答用户提出的问题。
问答系统可以基于已知的文本知识库或者互联网上的信息进行查询和回答。
例如，谷歌的知识图谱和苹果的Siri都是问答系统的典型应用。
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古埃及关于语言起源的故事
希腊史学家希罗多图斯的<史记> 载有一段埃及的故事:
古埃及的一位国王曾为探究人类最初的语言词汇到底 是什么而采取出人意料的办法。有一次，一个孩子降 生，他就下令让一个牧人把孩子放到荒郊野外，命令 他不许和孩子说任何话，还要一边放羊，一边照顾这 个孩子，等这个孩子说第一个词时马上来报告。一年 多以后，孩子说出第一个词汇bekos。国王立即召集 学者研究这个词的出处，后来发现是弗吉里亚语中面 包的意思，国王就认为人类最早开始说的词就是面包。
[应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取
[基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等
[资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设
软件企业 NLP研究者 语言学家
NLP 的应用
NLP应用前景
据统计，日常工作中80%的信息来源于语言，处 理文本的需求在不断增长
一次科学实验
巴别塔
据《圣经》创世记第11章记载，是当时人类联合起来 兴建，希望能通往天堂的高塔。为了阻止人类的计划， 上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通， 计划因此失败，人类自此各散东西。
内容提纲
8.1 自然语言处理概述 8.2 自然语言处理的基本技术 8.3 自然语言处理技术路线 8.4 实例与系统演示
文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数量 在不停地增长
电子邮件、新闻、网页、科技论文、 用户抱怨信
NLP典型应用
智能搜索引擎、自动问答、信息获取、语义网 语音识别，文字识别、输入法 机器翻译，自动文摘，跨语言检索 文本分类、文本聚类、文本分析（结构、内容、
情感）、文本挖掘（主题跟踪：人物跟踪，企业 跟踪)、文本过滤
NLP的历史
20世纪50年代起步
机器翻译、自动文摘
50-60年代采用模式匹配的方法
60年代衰落
70-80年代采用面向受限域的深入理解的方法 90年代至今统计方法占主流
随着互联网的发展而复苏 互联网为NLP提供了市场需求和试验数据 统计语言模型和机器学习方法推动了NLP近来的主
if (str.startsWith("卷 第")) str = "#"+str;
//篇名标注 if (str.startsWith(“篇第")) str = "*"+str; printWriter.println(str); str = bufReader.readLine();
}
规则方法的优点
自然语言处理的研究目标
弱人工智能目标：建立一个足够精确的语言数学 模型使计算机通过编程来完成自然语言的相关任 务。如：听、读、写、说，释义，翻译，回答问 题等；
强人工智能目标：让用户能通过自然语言与计算 机自由对话；
NLP研究内容
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、 电子政务、远程教育、语言学习
第八章 自然语言处理概述
董燕举
2012年10月15日
语言的习得之谜
当今的语言学界都承认这样一个基本事实： “任何一位四、五岁的儿童都能无师自通地 很好掌握包含数不清语法规则变化的本民族 口头语言”（只是对于“儿童为何只用几年 时间就能无师自通掌握本民族口头语言”这 样一个问题，目前语言学界还有各种不同的 说法和争论）。
S
NP
VP
V NP
PP
Miss Smith put two books on this dining table.
词义消歧
机器翻译中最难的问题之一是词义的二义性（歧义性） 问题。
比如 Bush 一词可以是美国总统的名字，也可以是灌木丛。
一个实用的方法是使用互信息。
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度 量，它是指两个事件集合之间的相关性
BT：变态
7456：气死我了
语言的构成
语言
词汇
词
熟语
词法
语法
句法
词素
构形法
构词法 词组构造法 法
造句法
自然语言处理的层次
语音分析：从语音流中区分出一个一个声音 单元----音素
词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇 的各个词素，确定单词的词性、词义等。
句法分析：对句子和短语的结构进行分析， 找出词、短语等的相互关系及在句子中的作 用等。
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 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； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
要发展：主要集中于海量网络信息的处理
8.2 NLP的基本技术
词法分析 句法分析 语义分析
词法分析
词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词 汇的各个词素，从中获得单词的语言学信息并 确定单词的词性
词性 : 名词、动词、形容词、介词等 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓
语义分析：识别一句话所表达的实际意义。
语用分析：研究语言所在的外界环境对语言 使用所产生的影响。
语义与语用
同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
病毒
计算机领域：计算机病毒 医学领域：生物学病毒
自然语言处理的概念
自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） 也称自然语言理解或计算语言学； 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。
语言学规则是人智慧的结晶，具有很好 的描述能力和生成能力；
能有效地处理句法分析中的长距离依存 关系等困难问题；
能够处理句子中长距离的主语和谓语动词之 间的一致关系；
规则方法的缺点
基于规则方法的语言模型一般比较脆弱、鲁棒性很差 语言是极其复杂的现象 人类总结的规则不完备、不一致，规则多了相互 冲突，难以对抗复杂的语言现象
首先从大量文本中找出和总统布什一起出现的互信息 最大的一些词，比如总统、美国、国会、华盛顿等等， 当然，再用同样的方法找出和灌木丛一起出现的互信 息最大的词，比如土壤、植物、野生等等。有了这两 组词，在翻译 Bush 时，看看上下文中哪类相关的词 多就可以了。
理解一段文字所需的NLP基本技术
文本预处理：文本格式转换、HTML->TXT 转换、 文件合并噪音信息过滤
研究中文信息所承载中国文化元素的获取、传承和呈 现等方法；
构建大规模中文文本语义体系和语料库，开发相应软 件系统原型。
文本校对
正确的用法 执著 思维 唯一 唯心 磨炼 历事练心 做主 做一位智者 叫做
错误的用法 正确的用法
执着
其他
思惟
想像
惟一
好像
惟心
侍者
磨练
承事
历事炼心 降伏
ห้องสมุดไป่ตู้
作主
调伏
作一位智者 噩梦
通过一组有限的规则作用于一个有限的词汇上, 从而本能地生成无限的可接受的、合乎文法的 句子
理性主义试图去描写人脑中的语言模型
分析模型：基于规则的方法；
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
中医古文卷名篇名标注
《黄帝内经-素问》
String str = bufReader.readLine(); while (str!= null ) { //卷名标注
如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 火热, 头痛, 人造
自动分词: 汉语处理的难题之一
用程序从句子中切分出单词
自动分词
主要分词算法: 1.基于词表的分词-最大匹配 即“长词优先”原则，来进行分词 2.基于统计的分词
分词的难点 歧义字段处理 未登入词处理: 人名识别, 地名识别, 译名 识别, 新词识别
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。
中文信息处理
中文信息处理的研究内容是利用计算机对汉语的音、 形、义等语言文字信息进行的加工和操作，包括：对 字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、 压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处 理技术。
2013年973重点支持方向
互联网环境中文信息处理与深度计算的基本理论与方 法
研究互联网规模中文深度计算的理论与模型，包括中 文信息表示理论与模型、句子与篇章的结构分析和语 义理解等方法；
研究言语多通道感知机理，包括多言语识别、翻译、 合成与融合、开放式多类型语言知识大规模获取与组 织等方法；
语言学是研究语言规律的科学
网络语言
“昨晚，我的JJ带着他的青蛙BF到我家来 吃饭。在饭桌上，JJ的BF一个劲儿地对 我妈妈PMP，说她年轻的时候一定是个 漂亮MM，那酱紫真是好BT，7456……”
JJ : 姐姐
酱紫：这样子
BF : boy friend
青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友
PMP:拍马屁
MM：妹妹
8.1自然语言处理概述
基本语言学知识 自然语言处理概念 自然语言理解 研究目标 研究内容 NLP应用 发展历史