中科大自然语言理解
中科大自然语言理解讲义

输入:符号串W= w1w2…, 文法规则集G,LR分析表 输出:若W是合法句子,输出“成功”,否则输出
“错误”
LR分析算法过程描述(2)
把状态0压入分析栈,W$放入输入缓冲区中,指针p 指向W$的第一个符号;
循环执行下面的语句 设s是分析栈的栈顶状态,并且c是p所指向的当前字符; 若 Action[s, c]=移进k, 则把c和 k 先后压入分析栈中, p指
的$
LR算法分析过程示意3
调用规则:2
(1) S NP VP (2) NP N (3) NP CS 的 (4) VP V NP (5) CS NP V' (6) V' V V
栈操作:Action[1,V]=归约2, 第2条规则为NP N,将N 1 弹出栈,0为当前栈顶, Goto[0,NP]=2,将NP 2压入 栈
栈顶为9
栈:0 NP 2 V 6 NP 11 V 13 V 9
NP
NP
NV N V V
的$
LR算法分析过程示意9
调用规则:6
(1) S NP VP (2) NP N (3) NP CS 的 (4) VP V NP (5) CS NP V' (6) V' V V
栈操作:Action[9,的]=归约6, 第6条规则V‘ V V,长度为2, 将V 13 V 9弹出栈,11为当前 栈顶,Go to[11, V']=7,将V' 7压 入栈中,
LR算法分析过程示例
移进时, 将终结 符和状 态号压 入栈中 缓冲区
待分析 字符数 减少
归约时, 将规则右 部弹出, 将规则左 部非终结 符和状态 号压入栈 中
栈中字符 数减少
LR算法分析过程示意1
学科发展前沿

信号与信息处理学科
生物信息学 生物信息学是当今乃至下一世纪自然科学和技 术科学领域中“基因组”,“信息结构”和“复杂 性”这三个重大科学问题的有机结合。是伴随着人 类基因组的研究而发展起来的一门崭新交叉学科。 生物信息学不仅有助于认识遗传语言,读懂人 类基因组全部DNA序列,认识人类自身,而且必将 有助于揭示“信息结构”和“复杂性”的深刻内涵, 大大丰富和发展现有科学的理论和方法,从而推动 学科群的发展,成为自然科学中多学科交叉的有活 力的、有影响的新领域。
信号与信息处理学科
信号与信息处理是研究人对自然界各种信息的 获取、识别,达到人与计算机的相互理解以及人与 自然的交互融合。是信息技术的基础之一,在当今 信息社会的发展中具有举足轻重的地位。 从研究方法看, 从研究方法看,信号处理的方法向高速、高效、 实时性发展; 从信号特点看, 从信号特点看,信号处理向以非平稳、非高斯 信号为主要研究对象和以非线性、不确定性为主要 特征的智能信号处理时代发展。
中国科学技术大学信息科学技术学院
基于生物特征的综合人基于生物特征的综合人-机交互理解
生物体特征识别是人机交互和人机一体化的关键,是计 算机智能化的集中表现,显然具有极其重大的国家社会 需求。 拟开展的研究: 拟开展的研究:人的认知模型研究,并在此基础上,综 合利用各方面的最新研究成果,从而使得人合利用各方面的最新研究成果,从而使得人-机交互理 解达到更高的层次。 拟开展与生物系有关学科的联系,争取在利用生物特征 进行生物信息学的研究以及信息处理与目标识别方面获 得创新性成果。
中国科学技术大学信息科学技术学院
现代信息处理的理论研究
未来在以下几个方面开展研究: 在现代信号检测与参数估计方面: 在现代信号检测与参数估计方面:开展基于高阶谱分 析、循环信号处理、非平稳信号处理等研究; 在阵列信号处理方面: 在阵列信号处理方面:开展基于波束形成、超分辨测 向、相控阵理论与技术等研究; 在信号分离研究方面: 在信号分离研究方面:开展基于随机信号统计分析和 数学理论,重点展开线性系统的卷积信号分离等研究。
自然语言理解-模式识别国家重点室

NLPR, CAS-IA
2004-5-13
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10.2 语义理论简介
心理图像、大脑图像或思想作为意义
NLPR
该理论认为,词或词组的意义就是词或词组在人心理上或 大脑中所产生的图像。 缺陷:在计算机中把心理图像有效地表示出来并不是一件 容易的事情,而且,不一定所有的词义都有清晰的心理图 像。
NLPR, CAS-IA
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谓词
场景变量
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10.2 语义理论简介
语义网络
NLPR
有向图:图的结点表示概念,图的边表示概念之间的关系。 边的类型:1)“是一种”:A到B的边表示 “A是B的一种特例” 2)“是部分”: A到B的边表示 “A是B的一部分” …… 老虎 IS 肉食 动物 桌面 PART-OF 桌子
例子 例如:1) I bought a car with four wheels. I bought a car with four dollars. 2) These boys will be dedicated persons. These boys will be denied license. 3) 我感到很头痛。 4) 他已经先走一步了。
自然语言理解
( 10 )
宗成庆
中科院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
cqzong@ /English/cip/cqzong.htm
No.95, Zhongguancun East Road Beijing 100080, China Tel. No.: +86-10-6255 4263
NLPR, CAS-IA
2004-5-13
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10.2 语义理论简介
自然语言的理解原理及应用

自然语言的理解原理及应用1. 引言自然语言理解是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
随着人工智能的发展,自然语言理解在诸多领域得到广泛应用,如机器翻译、智能客服和语音识别等。
本文将介绍自然语言的理解原理以及它在实际应用中的具体应用。
2. 自然语言理解的原理自然语言理解是指计算机通过建模和分析人类自然语言的过程,其主要原理如下:2.1 语法分析语法分析是自然语言理解的重要一环,它通过对自然语言句子的结构进行解析,提取出句子中的基本成分和它们之间的关系。
常用的语法分析方法包括基于规则的方法和统计机器学习方法。
语法分析的结果可以用语法树的形式表示,进而为后续的语义分析提供基础。
2.2 语义分析语义分析是自然语言理解的核心任务,它旨在理解句子的意义和表达的含义。
语义分析可以通过语义角色标注、语义依存分析和词义消歧等方法来实现。
其中,语义角色标注可以识别句子中的主谓宾等语义角色,语义依存分析可以识别句子中不同语义成分之间的依存关系,词义消歧则可以解决多义词的歧义问题。
2.3 上下文理解上下文理解是指在理解句子时考虑其上下文信息,以便更准确地理解句子的含义。
上下文理解需要考虑包括上文、下文和共指关系在内的多种信息。
在自然语言处理任务中,如情感分析和自动问答中,上下文理解起着非常重要的作用。
3. 自然语言理解的应用自然语言理解在众多领域中得到了广泛应用,以下列举了其中的几个应用领域及其具体应用:3.1 机器翻译机器翻译是指将一种语言的文字转化为另一种语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中的应用主要体现在语义分析和上下文理解方面,以提高翻译的质量和准确性。
•通过语义分析,可以更准确地理解源语言句子的含义,以便更好地进行翻译。
•上下文理解可以帮助翻译系统在处理歧义和多义词时做出更准确的选择。
3.2 情感分析情感分析是指通过对文本进行分析,提取出其中蕴含的情感信息。
自然语言理解在情感分析中的应用主要体现在上下文理解和语义分析方面。
自然语言理解

自然语言理解摘要自然语言理解一直是一个很大很麻烦的问题,本文讨论了自然语言理解的基本概念,以及几个实现自然实现方法的讨论。
最后,提出一个叫做nltk的工具,并介绍这个工具如何使得开发自然语言理解应用更加迅速关键词自然语言理解;规则;nltk1 自然语言理解之原理解析如何来理解自然语言呢?怎样才能让机器理解自然语言呢?这是自然语言理解,特别是计算语言学要讲的问题。
“理解”是什么意思?事实我们常常说,“我明白了你的意思”。
一个人说这句话的意思实际上时说,他可以利用你刚告诉他的东西进行事情推理和利用了。
实际上,对于计算机来说,机器明白了人的意思实际上说,机器可以利用人用自然语言输入的信息进行计算。
那么如何进行映射呢?这里可以参考下编译原理,编译原理通过一个开始符号一步步往下推导,一直到一个非终结符号都没有的情况,这个时候一个句子就算是解析完成了,而解析出来的句子通过一些符号运算,最终可以映射成计算机可以理解的机器语言。
那么该如何转换呢?比较直观的想法就是使用编译原理技术,使用一个开始符号S,然后一步步推导到每个单词(这里的单词实际上就是终结符号)。
然后对于每次归约,使用action来操作,最终映射成电脑所能理解的sql。
对于一个像c语言的语法解析器来说,它在很大的程度上依赖于用户—也就是程序员—对于语言的理解,像那个if else 语法,不管你怎么对齐,else也就只能和最近的一个if组成一个句子。
但自然语言的情况就复杂得多了。
在现实的生活中,不但有一词多义的多义的情况,而且就是对于同一句话,断句不同都会造成非常不同的效果。
比如说对于like这个词来说,在不同的情况就有不同的意思。
We like flying 和you are like your mom.的时候就分别是喜欢和像的意思。
如何区分?我们可以根据搭配来解决这个问题。
对于像is like 这种情况我们可以给like的“像”意思一个比较高的概率,而在另一种情况则给“喜欢”一个比较高的概率,这样,碰到不同的搭配就可以有不同意思理解。
什么是自然语言理解

什么是自然语言理解
自然语言理解(NLU)是人工智能的重要研究领域之一,其
目标是模仿人类理解语言的能力。
它旨在使计算机能够通过识别、理解和解释自然语言来获取有用信息或完成特定任务。
自然语言理解可以为人力资源和监督学习提供数据和洞察,使其能够有效地回答问题,发现潜在的意义和关系,并能够预测各种可能的结果。
它可以帮助机器发现新的概念,例如将抽象概念翻译成具体表达。
NLU可以分为三个基本步骤:词汇分析,语法分析和形式语
义分析。
在词汇分析级别,NLU系统会标记文本中的每一个词,以此确定句子的意义。
在语法分析级别,它会通过检测句子中包含的语法结构(例如主语、宾语和定语),来确定句子的类型和意义。
在形式语义分析级别,NLU系统会尝试分析
句子的深层含义,例如分析话语者的目的或整体上下文。
NLU最近被广泛应用于语音识别、机器翻译、聊天机器人等
领域。
它可以帮助机器理解口头语言,有效地回答问题,并与人进行实时交流,从而提高人机交互的效率。
它还可以帮助发现隐藏在文本中的意义。
总之,自然语言理解为机器提供了更好的理解人类话语的能力,它可以更有效地处理语音识别、机器翻译、聊天机器人等任务,并提高人机交互的效率。
Chp-01自然语言理解

NLPR, CAS-IA
宗成庆:《自然语言理解》讲义
1.2 基本概念
计算语言学是语言学的一个研究分支,用计 算技术和概念来阐述语言学和语音学问题。已开 发的领域包括自然语言处理,言语合成,言语识 别,自动翻译,编制语词索引,语法的检测,以 及许多需要统计分析和领域(如文本考释)。
自然语言处理可以定义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 。
at the 2nd floor1.
基于不同的文化背景
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宗成庆:《自然语言理解》讲义
1.2 基本概念
关于“理解”的标准
如何判断计算机系统的智能? 计算机系统的表现(act)如何?
反应(react)如何? 相互作用(interact )如何?
与有意识的个体(人)比较如何?
自然语言理解
宗成庆
中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
No.95, Zhongguancun East Road, Beijing 100080, China
Tel. No.: +86-10-6255 4263
联系方式
z 电话:6255 4263 z 邮件:cqzong@ z 主页:/cip/cqzong.htm z 地址:100080 中关村东路95号
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宗成庆:《自然语言理解》讲义
自然语言理解中

自然语言理解中什么是自然语言理解?自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)是人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。
自然语言是人类用来进行交流和表达思想的方式,它具有丰富的表达能力和复杂的结构。
自然语言理解的目标是帮助计算机理解和解释人类的语言,从而能够准确地理解用户的意图和情感,实现更加智能的对话和交互。
自然语言理解的基本流程自然语言理解的实现过程可以分为以下几个基本步骤:1.分词与词性标注:将自然语言文本切分成一个个的词语,并为每个词语标注其词性,以便后续的处理和分析。
2.句法分析:通过分析语言中的语法结构,确定句子中各个成分之间的关系。
句法分析包括词法分析、句法分析和语义分析,是自然语言理解的关键环节。
3.语义角色标注:对句子中的词语进行语义分析,确定其在句子中的语义角色,如主语、宾语、谓语等。
语义角色标注有助于理解句子的意图和结构。
4.意图识别:根据用户的表达,推断其真实意图。
意图识别是自然语言处理的一个核心任务,通过分析用户的语言表达,判断用户的需求和意图,从而给出合适的回答或操作。
5.情感分析:分析自然语言中蕴含的情感和态度,判断其情感极性。
情感分析可以用于情感倾向的预测、产品评论的分析等应用。
自然语言理解的应用自然语言理解在许多领域都有着广泛的应用,其中一些主要的应用领域包括:1. 机器翻译机器翻译是指将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中起着核心作用,通过深入理解源语言的语义和结构,然后将其转换为目标语言。
2. 问答系统问答系统是指通过对用户的自然语言提问进行解析和处理,给出与问题相关的回答。
自然语言理解在问答系统中起着关键的作用,通过理解用户问题的语义和意图,准确地回答用户的问题。
3. 智能助理智能助理是一类能够理解和执行自然语言指令的人工智能应用。
自然语言理解使得智能助理能够理解用户的指令并执行相应的操作,从而提供智能化的服务。
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n 结构歧义
(1) Who has seen John? (主语) (2) Who has John seen? (宾语)
(3) 喜欢乡下的孩子。(4) 关于鲁迅的文章。
(5) 今天中(8) 今天中午吃了闭门羹。
n 冯志伟在《自然语言的计算机处理》中给出如下定义:自然语 言处理就是利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形 式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术。
n 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。
语言学基本知识:语言研究的基本范筹
学派 语言学
心理语言 学
哲学
计算语言
典型问题
研究方法
词如何构成短语和句子?什 关于句法和语义 的直觉;结
么限定一个句子的可能意
构
义?
的数学模型(例如,形式语 言
理论,语义 的模型理论)
人如何确定句子结构?词 设计 心理学实验 ,并对实
义如何确定?理解何时发 验
生?
n 语用学—Pragmatics。
为什么要研究计算语言学?
o信息时代的需要!语言是信息的载体。 o提高计算机的智能:能理解和处理大量语言信
息。
自然语言理解的应用
o 基于文本的应用 n 在一文本数据库中查找关于某些主题的合适文档(例如在图书 馆找相关书籍) n 从关于某些主题的消息或文章中抽取信息 n 将文本从一种语言翻译成另一种语言 n 根据某种目标进行自动文摘
n 词法学:研究词形的变化—不同的形、数、 格、时态的词形变化。
n 句法学(Syntax):研究用词排列成句子的规 律。
语言学基本知识:符号学
o符号学是用数学方法研究语言学的基础,包 括
n 符号关系学—Syntactic,研究符号串中符号 间的(表层)关系。
n 语义学—Semantics,研究符号与其所指事物 间的(深层)关系。
结
果进行统计 分析。
什么是意义?词与句子如何 运用关于反例的直觉知识进
获得意义?词如何识别现 行
实
自然语言论证 ; 数学模型 (例
世界的对象?
如,
逻辑 与模型理论)
如何识别 句子结 ?怎 数据结 构和算法;表示与推理 推理 行建模?语言 知识表示方法)
语言学基本知识:传统语法学
o传统语法学(记作Grammar1)是社会科学的 研究内容。包括
语言与自然语言(2)
n 语言的第一系统和第二系统
o 第一系统:语音系统—Sound System。 o 第二系统:文字系统(书写系统)—Writing
System。
n 口头语和书面语 n 语言和言语 n 语言单位
o 字符、词(Word)、短语(Phrase)、句子 (Sentence) 、语段或篇章(Utterence)
与NLU密切相关的一门学科是计算语言学 (Computational Linguistics),不过计算语言 学更侧重于研究自然语言的计算模型(数学模 型)。
基本概念(2)
o计算语言学
n 利用电子数字计算机进行的语言分析。虽然许多其他类型的语 言分析也可以运用计算机,计算分析最常用于处理基本的语言 数据-例如建立语音、词、词元素的搭配以及统计它们的频 率。
(9) I saw a man with a telescope.
语言分析的主要困难(2)
n 语义歧义
o 他说:“她这个人真有意思(funny)”。她说:“他这个 人怪有意思的(funny)”。于是人们以为他们有了意思 (wish),并让他向她意思意思(express)。他火了: “我根本没有那个意思(thought)”!她也生气了:“你 们这么说是什么意思(intention)”?事后有人说:“真 有意思(funny)”。也有人说:“真没意思 (nonsense)”。
-马纳瑞斯(Bill Manaris)在《从人-机交互的角度看自然语言处理》
语言与自然语言(1)
o 语言
n 语言是一个符号系统 o 语言通常用一些记号,如汉字,来表示。 o 说语言是一个系统,因为语言能表达意义(知识),并且 具有一定的规则(语法)。
o 自然语言
n 定义 o E. Sapir (MIT, 1884~1939):“语言是人类交际 (Contact, Communication)系统”,“是人类独有的、 用任意创造出来的符号系统交流思想、表达感情和愿望 的非本能方法”。 o Chomsky (MIT):“语言是说本族语的人理解和构成合 乎语法句子的先天能力”。
-《大不列颠百科全书》 n 用计算技术和概念来阐述语言学和语音学问题。已开发的领域
包括自然语言处理,言语合成,言语识别,自动翻译,编制语 词索引,语法的检测,以及许多需要统计分析和领域(如文本 考释)。
-《现代语言学词典》[戴维.克里斯特尔,1997]
基本概念(3)
o 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)
o 基于对话的应用 n 运用自然语言的问答系统(question-answering system)
n 通过电话的自动客户服务 n 教学系统,其中机器与学生进行交流 n 机器的口语控制 n 通用的协作式问题求解系统
语言分析的主要困难(1)
o 困难之一:大量歧义(ambiguity)现象 n 词法歧义
自然语言理解讲义
第一章 绪论
基本概念(1)
o 自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)
通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然 语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理 (自然语言)的过程,从而达到以机器(计算机)来 模拟人的部分乃至全部语言能力的目的。
n 语用学—Pragmatics,研究交际中如何选用 符号来表达意义。
语言学基本知识:现代语法学
o受符号学的影响与推动,现代语法学(表示 为Grammar2)形成三个分支:
n 句法学—Syntax = Grammar1(含词法与句 法)。
n 语义学—Semantics,研究词意、句子的语义 结构、概念与概念结构等。