自然语言处理讲义共50页
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自然语言处理课件 chap_01
18
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP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 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。
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP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 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。
自然语言处理冯建周课件(一)
自然语言处理冯建周课件(一)自然语言处理课件一、教学内容•自然语言处理的概念和实际应用•自然语言处理的基本原理和技术•自然语言处理中常用的算法和模型二、教学准备•讲义和课件的制作•笔记本电脑及投影仪的准备•实例数据和代码的准备三、教学目标•了解自然语言处理的基本概念和应用领域•掌握自然语言处理的基本原理和技术•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型四、设计说明本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
五、教学过程1. 导入引言•介绍自然语言处理的背景和重要性，引发学生对该课程的兴趣。
2. 自然语言处理概述•解释什么是自然语言处理，以及自然语言处理的应用领域。
•介绍自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析等。
3. 自然语言处理原理和技术•讲解自然语言处理的基本原理，如分词、词性标注、句法分析等。
•介绍自然语言处理中常用的技术和方法，如机器学习、深度学习等。
4. 自然语言处理算法和模型•介绍自然语言处理中常用的算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
•演示算法和模型的实际应用，并进行讲解和讨论。
5. 课程总结与提问•对本节课程进行总结，强调重点和难点。
•提出问题，鼓励学生思考和互动。
六、课后反思在本节课中，教学内容与教学目标基本对应，教学过程中采用了多种形式的教学方法，学生的参与度较高，达到了预期效果。
但在讲解算法和模型时，使用了较多的专业术语，导致部分学生理解困难。
下次教学可以适当增加实例演示的时间，并且加强与学生的互动，帮助学生更好地理解和掌握课程内容。
自然语言处理课件一、教学内容•自然语言处理的概念和实际应用•自然语言处理的基本原理和技术•自然语言处理中常用的算法和模型二、教学准备•讲义和课件的制作•笔记本电脑及投影仪的准备•实例数据和代码的准备三、教学目标•了解自然语言处理的基本概念和应用领域•掌握自然语言处理的基本原理和技术•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型四、设计说明本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
第13章理解单元自然语言处理课件
有时候先说这样一个成份，后面说另外一个成份，但是，在另外一种语言中，这些语言 成分的顺序可能是完全相反的。
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
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2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
自然语言处理-课件1
计算语言学(ComputationalLinguistics) 自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding) 人类语言技术(HumanLanguageTechnology)
6
自然语言处理是什么？
自然语言处理（natural language processing， NLP）
一个小作业 孙栩 一个小作业 中文系詹卫东教授 一个大作业 孙栩
NLP的语言学基础(6-7周)
NLP的具体应用(4-5周)
12
课程规划
1：NLP的概率统计基础(4-5周)
1.1： NLP的总体介绍
简要历史 研究目标，研究内容，难点 大体的方法、具体应用 概率、条件概率、贝叶斯法则 二项分布、期望、方差 最大似然估计、梯度下降方法、信息论基础 Ngram统计语言建模 数据稀疏问题 Zipf定律、平滑基础、回退方法
孙栩 信息学院，研究员 邮箱:xusun@ 电话：62753081-103 主页:/member/sunxu/index.htm
教师2(讲7次课)
詹卫东 中文系，教授 邮箱:zwd@ 主页:/doubtfire
当前目标
研制出具有一定人类语言能力的计算机文本或语音处理系 统 部分解决语言障碍问题 现实的商业和应用价值
31
自然语言处理的难点是什么？
表象原因：自然语言中有大量的歧义现象
无法象处理人工语言那样，写出一个完备的、有限的规则 系统来进行定义和描述。自然语言的规则很少没有例外 此外，还有大量的噪音甚至错误表达
自然语言处理 第一章
• 1950s: Yehoshua Bar-Hillel(MIT): 1952年举办了 1st MT会议，会上， Leon Dostert(Georgetown Univ.)建议开发演示系统，以吸引基金 的投 资.
• 1955年，第一个演示系统在 IBM & Georgetown 开发，包含250 个词 和 6 条句法规则,实现 Russia — English；
29
情感及观点分析
• 为什么要对文本进行情感分析？
– 文本是人写的，必然带有人的感情和观点 – 大量应用需要情感与观点分析：
• 评论性文本：商品评论，服务质量，影评 • 带政治色彩的评论：敌对势力的攻击，法轮功的攻击
• 情感与观点分析要做什么？
– 观点是什么？带有怎样的情感色彩（正面/负面）？ – 谁发表的观点或表达的情感？ – 针对的问题及对象是什么？ – 以上都需要通过文本分析提炼
自然语言处理课程讲义
第一章 绪论
王峰 华东师大计算机系
自然语言处理
Natural Language Processing
• 参考教材
– 俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书 馆。
– 宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 – Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language
– 应用：排版、印刷、书籍编撰等。
25
• 语音识别
– 将输入语音信号自动转换成书面文字 – 应用：文字录入、人机通讯、语音翻译等 – 困难：大量存在的同音词、近音词、口音等
• 文语转换/语音合成
– 将书面文本自动转换成对应的语音 – 应用：朗读系统、人机语音接口等
• 1955年，第一个演示系统在 IBM & Georgetown 开发，包含250 个词 和 6 条句法规则,实现 Russia — English；
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情感及观点分析
• 为什么要对文本进行情感分析？
– 文本是人写的，必然带有人的感情和观点 – 大量应用需要情感与观点分析：
• 评论性文本：商品评论，服务质量，影评 • 带政治色彩的评论：敌对势力的攻击，法轮功的攻击
• 情感与观点分析要做什么？
– 观点是什么？带有怎样的情感色彩（正面/负面）？ – 谁发表的观点或表达的情感？ – 针对的问题及对象是什么？ – 以上都需要通过文本分析提炼
自然语言处理课程讲义
第一章 绪论
王峰 华东师大计算机系
自然语言处理
Natural Language Processing
• 参考教材
– 俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书 馆。
– 宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 – Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language
– 应用：排版、印刷、书籍编撰等。
25
• 语音识别
– 将输入语音信号自动转换成书面文字 – 应用：文字录入、人机通讯、语音翻译等 – 困难：大量存在的同音词、近音词、口音等
• 文语转换/语音合成
– 将书面文本自动转换成对应的语音 – 应用：朗读系统、人机语音接口等
应用语言学概论5自然语言处理精品PPT课件
二、任务和理论依据
• 任务：
A、数理语言学从数学领域得到的主要是思考问题的 思路和方法，而不是某种专门的结果，它把数学 模型和数学程序运用于语言学的研究，采用定量 化和形式化的描述方法，使得语言学和数学一样 精密，以便于计算机的操作，为计算机模拟人脑 和进行人工智能的研究开山辟道。
B、从语言的内部结构和语言的交际活动两方面进 行，也就是说把数理语言学的研究首先分为作为 符号 系统的语言的数学性质的研究和对作为交际 活动的过程及结果的言谈的数学性质的研究两个 部分。
数理语言学分支学科介绍
1、统计语言学 运用概率论、数理统计等数学的方法来作语
言成分的定量分析和动态描写，目的是要建立语 言统计模型，来解决传统语言学研究的定性和静 态研究的不足。
统计语言学根据不同的研究对象，又可分出 许多具体领域，如统计语音学、计算语言风格学 和年代统计学。统计语音学研究音素音位，计算 语言风格学通过统计研究某人、某一时代和某一 民族的言语风格。年代统计学根据时代的变化， 对词汇特征和句型等进行分析。
1985年上海知识出版社出版了冯志伟编著的数理语言学较为系统的阐述了数理语言学的理论知识包括该学科的重要定律和术语1997年北京语言文化大学出版社出版了方立编著的英文版的数理语言学这两本书成为我国目前研究数理语言学的集大成者此外在数理语言学领域研究取得较大成绩的还有白世云张世武孙锐欣盛金标等学者1985年上海知识出版社出版了冯志伟编著的数理语言学较为系统的阐述了数理语言学的理论知识包括该学科的重要定律和术语1997年北京语言文化大学出版社出版了方立编著的英文版的数理语言学这两本书成为我国目前研究数理语言学的集大成者
• 3，根据检索到的实例生成与源语言句子相对应的 译文。
• 例子： • 金山词霸：词库、释义库、音库
自然语言处理讲义
自然 语言
研究者
计算机
自然语言 处理程序 语言 知识
自然语言处理系统
1 9
动态视角（流程）
S1： 研究者以特定的方式对自然语言（NL0）的规律进行抽象， 以计算机能够处理的形式来表述关于自然语言的规律——得 到语言 知识K； S2： 针对特定的语言知识表示形式，研制适合的分析和处理算法 ； S3： 根据算法编制计算机可执行的自然语言处理程序P。这样的 程序 加上语言知识，加上计算机硬件系统，共同构成一个 自然语言 处理系统（NLPs）； S4： 用这样一个自然语言处理系统对自然语言NL0进行分析处理 ，根据反馈的结果调整原来的设计，改进NLPs。
Eliza: Your father.
Young woman: You are like my father in some ways. Eliza: What resemblance do you see?
6
Searle的“Chinese Room”
1980s
哲学家约翰·西尔勒(John R. Searle)否认可以模拟大脑算法的计算机具有意 识 ，他在上个世纪80年代给出了一个著名的理想实验“西尔勒的中文屋子”来 支持他的论点。 实验（改编版）的要旨是这样的： 一个用中文讲的笑话，中国人听了会哈哈大笑 。如果用一台可以执行复杂 算法的计算机根据这个笑话的词句进行一系列运算，得出的结果正确，也是 “哈哈大笑”，于是计算机用它自己的方式笑了几声，我们是否可以认为这台 计算机“理解”了这个笑话呢？ 类似的，用一大群不懂中文的美国人取代计算机，他们拿着铅笔和纸重复 计算机所做的一切，因为算法很复杂，可能要全美不懂中文的美国人算上一年 才得到了结果“哈哈大笑”，他们派一个代表出来笑了几声。虽然反应很慢， 但他们和一个中国人做得一样好，不过，这样仍然无法认定这群美国人“理 解”了这个中文笑话。
研究者
计算机
自然语言 处理程序 语言 知识
自然语言处理系统
1 9
动态视角（流程）
S1： 研究者以特定的方式对自然语言（NL0）的规律进行抽象， 以计算机能够处理的形式来表述关于自然语言的规律——得 到语言 知识K； S2： 针对特定的语言知识表示形式，研制适合的分析和处理算法 ； S3： 根据算法编制计算机可执行的自然语言处理程序P。这样的 程序 加上语言知识，加上计算机硬件系统，共同构成一个 自然语言 处理系统（NLPs）； S4： 用这样一个自然语言处理系统对自然语言NL0进行分析处理 ，根据反馈的结果调整原来的设计，改进NLPs。
Eliza: Your father.
Young woman: You are like my father in some ways. Eliza: What resemblance do you see?
6
Searle的“Chinese Room”
1980s
哲学家约翰·西尔勒(John R. Searle)否认可以模拟大脑算法的计算机具有意 识 ，他在上个世纪80年代给出了一个著名的理想实验“西尔勒的中文屋子”来 支持他的论点。 实验（改编版）的要旨是这样的： 一个用中文讲的笑话，中国人听了会哈哈大笑 。如果用一台可以执行复杂 算法的计算机根据这个笑话的词句进行一系列运算，得出的结果正确，也是 “哈哈大笑”，于是计算机用它自己的方式笑了几声，我们是否可以认为这台 计算机“理解”了这个笑话呢？ 类似的，用一大群不懂中文的美国人取代计算机，他们拿着铅笔和纸重复 计算机所做的一切，因为算法很复杂，可能要全美不懂中文的美国人算上一年 才得到了结果“哈哈大笑”，他们派一个代表出来笑了几声。虽然反应很慢， 但他们和一个中国人做得一样好，不过，这样仍然无法认定这群美国人“理 解”了这个中文笑话。
自然语言处理ppt课件
8
自然语言处理
分词 词性标注
9
自然语言处理
命名实体识别; 名词，词性标注，命名实体类别
10
自然语言处理
命名实体识别; 筛选出文本中的地名 名词，词性标注，命名实体类别（地名）
11
1
自然语言处理
1 jieba系统简介 "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件。 特点： 支持三种分词模式 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT授权协议 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）， 采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合； 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算；
sentences = LineSentence('wiki.zh.word.text')
model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('word_embedding_128')
自然语言处理
工具：jieba分词 流程： 1将所有文本进行数据清洗，（词性标注）筛选出所有名词，并保存文件 2 爬取数据，制作景点/酒店名词的用户字典 3 根据2的用户字典对1中的名词进行筛选（词性标注）筛选出所有景点/酒店名词，并保存文件 4 在对3中保存文件进行keyword排序（关键词抽取），并保存文件
# 加载模型
model = Word2Vec.load("word_embedding_128")
# 使用模型
items = model.most_similar(u'中国')
自然语言处理
分词 词性标注
9
自然语言处理
命名实体识别; 名词，词性标注，命名实体类别
10
自然语言处理
命名实体识别; 筛选出文本中的地名 名词，词性标注，命名实体类别（地名）
11
1
自然语言处理
1 jieba系统简介 "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件。 特点： 支持三种分词模式 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT授权协议 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）， 采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合； 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算；
sentences = LineSentence('wiki.zh.word.text')
model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('word_embedding_128')
自然语言处理
工具：jieba分词 流程： 1将所有文本进行数据清洗，（词性标注）筛选出所有名词，并保存文件 2 爬取数据，制作景点/酒店名词的用户字典 3 根据2的用户字典对1中的名词进行筛选（词性标注）筛选出所有景点/酒店名词，并保存文件 4 在对3中保存文件进行keyword排序（关键词抽取），并保存文件
# 加载模型
model = Word2Vec.load("word_embedding_128")
# 使用模型
items = model.most_similar(u'中国')
2024版NLP培训课件(共165张)
信息抽取
从文本中抽取出关键信息，如 实体识别、关系抽取等，用于 构建知识图谱等应用。
02
词法分析与词性标注
词法分析基本概念及原理
01
02
03
词法分析定义
对自然语言文本进行词汇 层面的分析，包括分词、 词性标注等基本任务。
分词原理
基于词典匹配、统计模型 等方法将连续文本切分为 独立的词汇单元。
词性标注原理
典型案例分析：电影评论情感倾向判断
• 案例背景：电影评论情感倾向判断是情感分析领域的一个典型应用，旨在自动 判断电影评论中所表达的情感倾向，包括正面、负面和中性等。
• 分析方法：可以采用基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的 方法等进行分析。其中，基于词典的方法可以通过构建电影评论领域的情感词 典，计算文本中情感词的情感倾向来实现情感分析；基于机器学习的方法可以 提取文本中的特征，如情感词、否定词、程度词等，训练分类器进行情感分类； 基于深度学习的方法则可以利用神经网络模型对文本进行自动特征提取和分类。
NLP的意义
实现人机交互、智能问答、情感分析、机器翻译等，推动人工智能领域的发展。
自然语言处理发展历程
早期阶段
基于规则的方法，如词法分析、 句法分析等。
统计学习方法阶段
基于大规模语料库的统计学习方法， 如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。
深度学习阶段
基于神经网络的深度学习方法，如 循环神经网络、卷积神经网络等。
案例一
案例二
案例三
案例四
简单句的句法分析与依 存关系解析。
并列句的句法分析与依 存关系解析。
复合句的句法分析与依 存关系解析。
特殊句式的句法分析与 依存关系解析。
04
(2024年)NLP课件(自然语言处理课件)
情感词典
01
构建情感词典，将文本中的词语与情感词典中的情感词进行匹
配，计算文本的情感倾向。
机器学习
02
利用标注好的情感语料库训练分类器，对新的文本进行情感分
类。
深度学习
03
通过神经网络模型学习文本的深层特征表示，进而进行情感分
析。
21
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分类，识别评论者的情感 态度。
知识图谱与语义网
随着知识图谱和语义网技术的不断发 展，未来自然语言处理将更加注重对 文本知识的表示和推理，以及对多源 异构数据的整合和分析。
2024/3/26
多模态数据处理
未来自然语言处理将不仅限于文本数 据，还将涉及语音、图像等多种模态 数据的处理和分析。
个性化与智能化
未来自然语言处理将更加注重个性化 和智能化的发展，根据用户需求提供 更加精准、智能的自然语言处理服务 。
2024/3/26
25
典型案例分析
2024/3/26
案例一
基于模板的问答系统，通过预定义模板匹配问题并返回相应答案 。
案例二
基于知识图谱的问答系统，利用知识图谱中的实体和关系回答用 户问题。
案例三
基于深度学习的问答系统，通过训练深度学习模型实现问题的自 动回答。
26
07 机器翻译与文本生成
2024/3/26
句法分析基本方法
句法分析方法主要包括基于规则的方法和基于统计的方法。基于规则的方法依赖于人工编写的语法规则 ，而基于统计的方法则利用大规模语料库进行参数学习和模型训练。
16
依存句法原理及实现
2024/3/26
依存句法定义
依存句法是一种描述词语之间依存关系的语法理论，它将句子表示为一个有向图，其中 词语作为节点，依存关系作为边。依存句法认为句子中的核心词是动词，其他词语都依