计算机处理自然语言的探索
计算机语言处理技术在自然语言理解中的应用
计算机语言处理技术在自然语言理解中的应用自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在帮助计算机理解和处理人类的自然语言。
而计算机语言处理技术在自然语言理解中扮演着关键的角色。
本文将探讨计算机语言处理技术在自然语言理解中的应用，并分析其对现代社会的重要意义。
一、语言处理技术概述语言处理技术是指计算机对自然语言进行分析、理解和处理的技术手段。
它涉及到词法分析、句法分析、语义分析、语言生成等多个方面。
在计算机语言处理技术的发展过程中，自然语言理解作为其中的关键环节之一，逐渐成为研究的热点。
二、计算机语言处理技术在自然语言理解中的应用1. 机器翻译机器翻译是一项重要的自然语言处理任务，旨在将一种自然语言自动翻译为另一种自然语言。
计算机语言处理技术在这一领域的应用，可以将源语言的句子通过词法分析、句法分析等技术进行语义理解和生成，然后将其转换为目标语言。
机器翻译的应用已经得到广泛的推广和应用，为不同国家和地区之间的交流提供了便利。
2. 自动问答系统自动问答系统是指系统能够理解用户提出的问题，并通过搜索和分析等技术将问题转化为计算机可以理解的形式，并给出相应的答案。
计算机语言处理技术在自动问答系统中的应用，可以将用户提出的问题进行词法、句法和语义分析，然后通过知识库和搜索引擎等资源，快速准确地找到问题的答案，并将其返回给用户。
3. 情感分析情感分析是指通过对文本中的情绪、态度以及情感色彩等信息进行分析，来揭示人们对某个事物或话题的情感倾向和态度。
计算机语言处理技术在情感分析中的应用，可以通过词法分析和语义分析技术，提取文本中的情感词汇，并根据语境和语义关系判断情感的积极或消极程度，从而帮助企业等机构了解用户对产品或服务的态度和满意度。
4. 文本分类与信息提取文本分类与信息提取是指根据文本的内容和特征将其分为不同的类别，并从中提取出有用的信息。
自然语言处理研究报告
自然语言处理研究报告自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言。
近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，NLP取得了显著的进展，应用范围不断扩大，对社会生产生活带来了深远影响。
一、NLP的基本任务NLP的基本任务包括文本分类、文本生成、情感分析、词性标注、问答系统等。
文本分类指通过训练模型将文本归类到相应的类别；文本生成指根据给定的上下文生成新的文本；情感分析用于分析文本中的情感倾向；词性标注用于给文本中的词汇标注相应的词性等。
二、NLP的主要技术1. 分词技术分词是将一段连续的文本切分成若干个词语的过程，是NLP的基础环节。
传统的分词方法主要基于规则和词典匹配，而近年来，基于深度学习的分词方法也取得了显著的进展。
2. 词向量表示词向量表示是将文本中的词语转化为向量形式，以便计算机能够处理。
传统的词向量表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF方法，存在维度灾难和语义鸿沟等问题。
而Word2Vec、GloVe和BERT等算法的出现，使得词向量表示更加准确和有意义。
3. 语言模型语言模型的目标是估计一段给定文本的概率分布，以便用于文本生成和预测等任务。
传统的语言模型采用n-gram模型，而近年来，基于循环神经网络（RNN）和Transformer等结构的语言模型取得了突破性进展。
4. 神经网络模型神经网络模型在NLP中的应用越来越广泛，尤其是基于深度学习的神经网络模型。
例如，卷积神经网络（CNN）在文本分类和情感分析中取得了优秀的效果；长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）则在机器翻译和语言生成等任务上表现出色。
三、NLP的应用领域NLP的应用领域非常广泛，覆盖了教育、医疗、金融、社交媒体等众多领域。
例如，在教育领域，NLP可以应用于智能教育系统，帮助学生进行作文评测和语法纠错；在医疗领域，NLP可以用于医疗文书的自动化处理和疾病预测等；在金融行业，NLP可以用于情感分析判断股市的涨跌情况。
自然语言处理技术的应用与研究
自然语言处理技术的应用与研究随着人工智能技术的发展，自然语言处理技术在各个领域的应用越来越广泛。
自然语言处理技术是一种能够使计算机理解并处理人类语言的技术，它能够帮助人们提高工作效率、增强信息检索的准确性、实现自然语言的智能交互等。
目前，自然语言处理技术已成为人工智能技术中最重要的分支之一，下面对自然语言处理技术的应用与研究进行探究。
一、自然语言处理技术在文本分类中的应用自然语言处理技术在文本分类中的应用非常广泛。
文本分类是对一组文本进行自动分类的过程。
通过自然语言处理技术，计算机可以识别和分析文本中的关键词、词性、语义等信息，从而将文本分成不同的类别。
这对于大规模的文本分析具有非常重要的意义，可以大大提高工作效率和精确度。
以新闻分类为例，利用自然语言处理技术，将不同的新闻类别进行分类。
在新闻分类中，计算机通过自然语言处理技术进行关键词提取，分析文本中含有关键词的词性、严密程度等因素，从而完成新闻分类。
在这个过程中，自然语言处理技术的应用可以大大提高新闻分类的准确度，加快了新闻整合的速度，提高了对于新闻信息的关注度和重要性。
二、自然语言处理技术在智能客服中的应用自然语言处理技术在智能客服领域也有非常广泛的应用。
随着企业数字化转型的加速，越来越多的企业开始将智能客服引入到公司的运营中。
利用自然语言处理技术，公司可以实现24小时不间断的人工智能客服，帮助顾客解决各种问题。
在智能客服中，利用自然语言处理技术进行对话，能够极大地提高对话的效率和交互性。
自然语言处理技术可以提取客户的表述，分析客户的需求和意图，将客户的疑问自动分类，然后回答客户的问题或者转接到相关人员。
在这个过程中，自然语言处理技术的应用可以大大提高智能客服的对话效率，更好地为顾客提供精准、快捷的服务。
三、自然语言处理技术在机器翻译中的应用自然语言处理技术在机器翻译领域也有着广泛的应用，能够将一种语言自动翻译成另一种语言。
机器翻译技术通过自然语言处理技术进行语言模型的训练，从而实现对自然语言的理解。
了解计算机自然语言处理技术的发展历程
了解计算机自然语言处理技术的发展历程自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向，它致力于使计算机能够理解、处理以及生成人类语言。
随着人工智能技术的不断发展和应用需求的增加，NLP技术也得到了广泛关注和研究。
在本文中，我将为大家介绍计算机自然语言处理技术的发展历程。
一、起源与发展初期计算机自然语言处理的起源可以追溯到20世纪50年代。
在那个时期，计算机科学家们开始探索如何使计算机能够理解和处理自然语言。
最初的尝试主要集中在基于规则的方法上，即通过人工定义语法规则和语义规则，利用这些规则对文本进行分析和理解。
然而，由于自然语言的复杂性和多样性，基于规则的方法很快暴露出局限性。
针对这一问题，研究人员开始转向统计模型和机器学习方法。
他们提出了一系列基于统计学习的NLP算法，并且取得了一些令人瞩目的成果。
这一阶段的研究成果为后续NLP技术的发展奠定了基础。
二、深度学习与NLP的革新随着深度学习技术的迅速发展，NLP领域也迎来了一次革命性的变革。
深度学习技术的引入使得计算机在理解和生成自然语言方面取得了突破性进展。
其中，深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）成为了NLP研究的热门模型。
深度学习技术的优势在于它能够从大规模数据中自动学习特征表示，并利用这些表示进行文本的分类、情感分析、命名实体识别等任务。
在这一阶段，NLP技术得到了广泛的应用，并在机器翻译、语音识别、信息抽取等领域取得了显著的成果。
三、迁移学习与增强学习的兴起近年来，迁移学习（Transfer Learning）和增强学习（Reinforcement Learning）逐渐成为NLP领域的研究热点。
迁移学习通过将已经训练好的模型或知识迁移到新任务上，以提升模型的性能。
人工智能在自然语言处理中的应用探索
人工智能在自然语言处理中的应用探索人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，在各个领域都展现出了巨大的潜力。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能的一个分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言。
本文将探讨人工智能在自然语言处理中的应用，以及未来的发展前景。
一、文本分类与情感分析在大数据时代，海量的文本数据给人们带来了很多挑战。
文本分类和情感分析是NLP的两个热门应用领域。
文本分类旨在将文本数据按照一定的标准进行分类，以实现信息的自动整理和归类。
而情感分析则是对文本中表达的情感进行识别和分析，可以帮助企业了解用户的态度和情绪，从而改善产品和服务。
通过人工智能技术的不断发展，文本分类和情感分析的准确度和效率正在不断提高。
二、机器翻译机器翻译是NLP领域的一个重要应用，它旨在实现将一种自然语言翻译成另一种自然语言的目标。
随着深度学习技术的发展，神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，简称NMT）逐渐成为主流。
NMT通过构建多层神经网络模型，将源语言的句子映射到目标语言的句子，实现了翻译的自动化。
虽然机器翻译在准确度方面仍存在一定的挑战，但随着算法的不断优化和语料库的扩大，相信未来会有更多突破。
三、问答系统问答系统是基于自然语言处理技术的一个重要应用领域，它旨在回答用户提出的自然语言问题。
传统的问答系统主要是基于规则和模板匹配，但由于语义的复杂性和多样性，传统方法存在许多限制。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的问答系统逐渐兴起。
这些系统利用深度学习模型来理解和解析问题，并从大规模的语料库中寻找答案。
未来，随着算法的不断改进和数据的不断积累，问答系统有望在准确性和实用性方面取得更大的突破。
四、文本生成文本生成是NLP的一个重要研究方向，它旨在通过人工智能技术来生成高质量的文本内容。
自然语言处理技术实验报告
自然语言处理技术实验报告自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及语言、计算机科学和人工智能的交叉领域，致力于使计算机能够理解、分析、操作人类语言。
在本实验报告中，我们将重点关注自然语言处理技术在实际应用中的表现和效果。
通过对实验结果的详细分析，我们希望能够深入了解自然语言处理技术的优势和局限性。
一、实验背景自然语言处理技术近年来取得了长足的发展，在语音识别、机器翻译、文本分类等方面有着广泛的应用。
本次实验将利用一些经典的自然语言处理技术模型和算法，通过对大规模文本数据的处理和分析，来评估这些技术在真实场景中的效果和性能。
二、实验数据在实验中，我们使用了包括中文新闻文本、英文文本和多语种文本在内的大规模数据集，用于测试和验证自然语言处理技术在不同语言和领域中的适用性。
数据集经过预处理和清洗，确保数据的质量和准确性，以提高实验结果的可信度和可靠性。
三、实验方法我们采用了一系列经典的自然语言处理技术和算法，包括但不限于以下几种：1. 词袋模型（Bag of Words）：将文本数据转换为向量表示，忽略词语的顺序和语法结构，用于文本分类和情感分析等任务。
2. 递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：通过记忆和迭代的方式来处理序列数据，适用于语言模型和机器翻译等任务。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：利用卷积操作来提取文本中的局部特征，用于文本分类和情感分析等任务。
4. 词嵌入技术（Word Embedding）：将词语映射到连续向量空间，有效捕捉词语之间的语义信息，提高模型的表达能力和泛化能力。
四、实验结果基于以上方法和技术，我们对实验数据进行了处理和分析，得出了以下结论：1. 词袋模型在文本分类和情感分析等任务中表现出了不错的效果，但在处理语义和语法信息方面存在一定局限性。
自然语言处理的研究与应用
自然语言处理的研究与应用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支，研究如何使计算机能够理解、分析、处理和生成人类自然语言的方法和技术。
自然语言处理广泛应用于机器翻译、信息检索、文本分类、问答系统等领域，对人们的日常生活和工作产生了深远影响。
一、自然语言处理的历史与发展自然语言处理的研究可以追溯到上世纪五六十年代，当时的研究主要集中在基于规则的方法上，在实践中遇到了很多困难。
从上世纪九十年代开始，随着机器学习和统计方法的兴起，自然语言处理领域出现了许多重要的突破。
近年来，深度学习和神经网络的发展使得自然语言处理取得了更加显著的成果。
二、自然语言处理的关键技术1. 词法分析：词法分析是自然语言处理的基础，旨在将自然语言句子转化为一系列有意义的词组，如词语、短语等。
常见的词法分析任务包括分词、词性标注等。
2. 句法分析：句法分析研究句子的结构和成分之间的关系，目的是建立句子的语法结构树。
常见的句法分析任务包括语法依存分析、句法解析等。
3. 语义分析：语义分析旨在理解句子的语义，即句子所表达的意思和含义。
常见的语义分析任务包括语义角色标注、词义消歧等。
4. 机器翻译：机器翻译是将一种语言的内容自动转化为另一种语言的过程，属于自然语言处理的重要应用之一。
机器翻译的方法包括统计机器翻译和神经机器翻译等。
5. 信息检索：信息检索是根据用户的需求从大规模的文本集合中检索出相关的信息。
自然语言处理技术在信息检索中起到了重要的作用，例如文本索引构建、查询解析等。
三、自然语言处理的应用领域1. 机器翻译：自然语言处理技术在机器翻译领域有着广泛的应用。
早期的机器翻译方法主要基于规则，随着统计机器翻译和神经机器翻译的发展，机器翻译的翻译质量得到了显著提升。
2. 信息检索：自然语言处理技术在信息检索中起到了重要的作用。
通过对用户的查询进行语义解析以及对文本进行索引构建，可以提高信息检索的准确性和效率。
自然语言处理技术的原理与实践
自然语言处理技术的原理与实践自然语言处理（NLP）技术，是一种将计算机与人类语言相结合的技术。
它的功能包括自动文本处理、文本分类、信息抽取、文本检索、自然语言生成等等。
随着大数据时代的到来，自然语言处理技术的需求越来越大，其发展前景看好。
本文将探讨自然语言处理技术的原理与实践。
一、自然语言处理技术的原理自然语言处理技术要实现计算机对于自然语言的理解和处理，这就要求我们对人类的语言体系进行深入研究。
当下，主要的自然语言处理技术的原理包括以下三种方法：1.基于规则的方法基于规则的方法是对于自然语言的语法规则进行学习并利用这些规则来进行文本处理。
这种方法能够精确地解析句子的结构，因为它能够利用先前学习过的语法规则来分析新的句子。
但是，这种方法有一个缺陷，就是规则的维护非常困难，因为人类语言的规则非常复杂和变化多端，需要不断地更新和维护。
2.基于统计的方法基于统计的方法是指一种建立在大量事实基础之上的方法，这种方法基于频率和概率等统计数据来进行文本处理，它能够有效地处理句子的意义，但是却不能够处理复杂的语法结构和句法关系。
3.深度学习方法深度学习方法是现在最流行和最有效的自然语言处理方法之一，其基于神经网络和深度学习的算法。
这种方法往往能够有效地解决复杂的问题，如情感分析、文本生成和语音识别等。
它还可以自动选择最适合用于处理特定问题的算法，而无需人为干预。
二、自然语言处理技术的实践自然语言处理技术的实践是通过对大量的语料库进行学习，来训练计算机对自然语言进行处理和理解。
这种技术的主要应用包括文本分类、信息抽取、文本检索、自然语言生成等。
1.文本分类文本分类是指将文本分成不同的类别的任务。
这种技术的主要应用包括垃圾邮件过滤、新闻分类和情感分析等。
自然语言处理技术可以通过从训练数据中学习到代表每个类别的特征，从而对待分类文本进行分类。
2.信息抽取信息抽取是指从自然语言文本中抽取有用的信息，这种技术的主要应用包括命名实体识别、关系抽取和事件抽取等。
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甘肃政法学院本科学年论文（设计）题目计算机处理自然语言的探索计算机科学学院信息管理与信息系统专业2010级信管班学号： 201081020142姓名：____ 杨雨龙______指导教师：______魏___芸_______成绩：___________________完成时间：_________年 _______月计算机处理自然语言的探索摘要:自然语言处理是研究人与计算机之间语言交互的一门交叉型学科，也称为计算机语言学。
它的研究主要是研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论与方法。
它涉及了数学、语言学、逻辑学、和心理学等诸多研究领域，是一门非常复杂的学科。
所以本文主要通过描述性语言来简单介绍一下计算机处理自然语言的发展历史，自然语言处理的基本问题，包括汉语自动分词，汉语文本自动标注，句法分析，语料库处理等，以及在实现语言的人机交互处理时的一些简单技术和自然语言处理在现实生活中的应用以及发展趋势。
关键词：计算机；自然语言；人工智能；人机交互The Exploration Of Computer Processing Natural LanguageAbstract：natural language processing is human and computer language interaction between a door cross type discipline, Its research mainly is used between human and computer natural language effectively all kinds of communication theory and method. It involved mathematics, linguistics, logic, and psychology and so on many research fields, is a very complicated subject. So this paper mainly through the descriptive language to a brief introduction of computer processing natural language development history, The basic problem in natural language processing, including Chinese automatic word segmentation, Chinese text automatic tagging, syntactic analysis, corpus processing, as well as in achieving language interactive processing some simple technology and natural language processing in real life application and development trend.Key words：Computer; Natural language; Artificial intelligence;Human-computer interaction目录计算机处理自然语言的探索 (1)第一章引言 (3)第二章自然语言处理的定义 (4)1.1自然语言 (4)1.2 自然语言处理 (5)第三章自然语言处理研究的历程 (5)3.1以关键词匹配为主流的早期历史 (5)3.2 以句法-语义分析为主流的中期历史 (6)3.3 走向实用化和工程化的近期历史 (7)第四章自然语言处理的基本技术 (8)4.1自动文摘技术 (8)4.1.1基于统计的自动文摘 (8)4.1.2 理解生成文摘 (8)4.1.3 基于信息抽取的自动文摘 (9)4.2文本的自动校对技术 (9)4.2.1 英文文本中的错误发现与纠正方法 (9)4.2.2上下文相关错误的纠错方法 (10)4.3 人机交互技术 (10)第五章自然语言处理的应用、意义及发展趋势 (11)5.1自然语言处理的应用 (11)5.2 自然语言处理的意义 (12)5.3 自然语言处理的发展新趋势 (12)第六章总结 (13)参考文献 (14)第一章引言自然语言处理是研究如何利用计算机来理解和处理自然语言的，即把计算机作为语言的研究工具，来实现人机间自然语言的通信，这就要求计算机不仅要能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图，思想等。
如今是一个在线信息，电子通信和互联网流行的年代，我们不难感受到日常生活中所能触及到的这样或那样的大量的文本信息，包括商业部门、政府机构以及个人所面对的各种各样的工作，所以每天都有大量的信息在遍布世界各地的互联网上产生、发布、交换、存储和获的，然而如何从这些大量的文本中挖掘潜在的，有使用价值的信息，任然是一个难题。
自然语言处理是一项十分庞杂的工程，它是自然科学与社会科学交叉的学科，特别是计算机科学、语言学、逻辑学和心理学的交叉科学。
自然语言处理的目的是实现计算机语言信息的自动分析和解释，他立足于实验、理论和计算三大支柱，通过对人脑以及语言认识的实现途径进行模拟研究，建立起多层次网络处理模型来阐明人脑语言信息处理系统，以期取得突破性进展。
它的研究具有突破性进展。
它的研究具有很强的生命力，是当代科学的生长点，这不仅对信息科学，而且是对人是语言学，心理学以及国民对经济和社会的发展都会起到推动作用。
因此，计算机对自然语言处理的究也成了一个国家国民生产好坏的标志之一。
然而自然与语言处理的研究却不可能一步就达到对大规模真是文本的完善处理，必须逐层逐步的加以分析和解决，各层次的研究既相互独立又有着十分密切的联系，对每一层次的研究都应考虑更高层次的研究需要。
第二章自然语言处理的定义1.1自然语言语言是人么类区别于其他动物的本质特征，是人思维的载体。
是指生物同类之间由于沟通需要而制定的具有统一编码解码标准的声音讯号。
是人们交流思想的媒体，它必然会对政治、经济和社会、科技乃至文化本身产生影响。
语言是人们生活中不可缺少的组成部分。
自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。
是人类语言集体的本族语，如汉语、英语、德语等，自然语言是相对人造语言而言的，人造语是指世界语或计算机的各种程序设计语言。
语言这种文化现象是不断发展的，其现今的空间分布也是过去扩散、变化和发展的结果。
根据其语音、语法和词汇等方面特征的共同之处与起源关系，把世界上的语言分成语系。
每个语系包括有数量不等的语种，这些语系与语种在地域上都有一定的分布区，很多文化特征都与此有密切的关系。
人类的多种智能都与语言有着密切的关系，人类大多数只是也是通过语言文字的形式记载下来的，因而，它也是人工智能的一个重要组成部分。
1.2 自然语言处理自然语言处理是运用计算机对自然语言进行分析和理解，从而使计算机在某种程度上具有人的语言能力。
就处理对象而言，自然语言可以分为语音处理和语言文本处理，就人与计算机沟通的方向而言，可以分为自然语言理解（计算机可以理解自然语言文的本意义）和自然语言生成（计算机以自然语言文本来表达给定的意图、思想等）。
中文信息处理是自然语言处理中一个重要分支，研究自然语言处理需要研制表示语言能力与语言应用的模型，建立计算框架来实现该语言应用模型，提出相应的方法来不断完善该语言模型，根据该语言模型设计各种实用系统，并探讨这些这些实用系统的评测技术。
第三章自然语言处理研究的历程最早自然语言的研究工作是机器翻译，1949年美国人威弗说先提出了机器翻译设计方案。
1954年初，美国乔治敦大学在国际上用公司（IBM）的帮助下，在IBM-701上进行了第一次机器翻译实验，此后，机器翻译成了自然语言处理的重要研究课题之一。
四十多年以来，自然语言处理的研究也取得了丰硕的成果，根据不同时期的特点大体可以分为三个时期，下面就让我们来认识一下自然语言的发展历程。
3.1以关键词匹配为主流的早期历史20世纪60年代开发的自然语言理解系统，主要依靠关键词匹配技术来识别输入句子的意义，而没有真正意义上的语法分析，系统设计者会事先存放大量包含某些关键词的模式，每个模式多对应一个或者多个解释，当系统得到输入的语言文本时，系统就会与事先存储的相应的模式进行匹配，一旦匹配成功便得到了此输入句子的解释，而不再考虑句子中非关键词成分对句子的影响。
因此，这种技术只能做到大致的匹配，虽然说它在输入的时候不用遵循一定的语法规则，但这种匹配技术不够精确，也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。
虽说如此，但这个时期也有好些研究系统取得了不错的成果，但在这些基于“模式匹配”的自然语言系统中最有名的应该是J.Weiznbaum于1968年在麻省理工学院设计的ELIZA系统了。
ELIZA系统虽然没有更多的人工智能机制，但是它的随机对话却显示出惊人的准确率。
例如用ELIZA来解释下面输入句子脚本片段：（DO YOU THINK COMING HERE WILL HELP YOU NOT TO BE UNHAPPY ）START（ME=YOU）见到“ME”就翻译成“YOU”（I=YOU）见到“I”就翻译成“YOU”为了简化输出的生成过程，某些词就被立即翻译成适合于响应式的新形式，如上面脚本中的从i到YOU，和从ME到YOU 就是直接翻译，首先这些直接翻译被转换后再会进行其他模式的匹配。
如果输入句子为：“Men are all alike （男人都一样）”，ELIZA就会被要求回答“IN WHAT WAY？（怎么一样法？）”一般来讲，如果一个输入模式带有不止一个的输出匹配模式的话，ELIZA会轮流选用它们。
对于不存在匹配模式的情况ELIZA还专门设计了一个（0）模式，它可以同任意的输入句子进行匹配，但有可能会产生模棱两可的相应。
例如: “CAN YOU HELP ME?” (我能帮助你吗？)“THAT IS QUITE INTERESTING”（这个很有趣）所以有时候系统的回答会显得不合语境或者回答不搭配，这就使句法和语义法分析有了绝对的必要性。
3.2 以句法-语义分析为主流的中期历史20世纪70年代以后，人们研究出了采用语法-语义分析的技术来处理自然语言，这个技术的发展使用在语言分析的深度和难度方面都有了很大的进步，这个时期的代表作有允许用普通英语同计算机数据库对话的人机接口LUNAR、能提供自然语言理解过程直觉模型的MARGLE和在“积木世界”中进行对话的自然语言理解的SHRDLU系统，下面就以SHRDLU系统为例子来进行说明。