从基于规则的两类语句的自然语言处理看词库和规则之间的张力ppt课件
合集下载
自然语言处理Natural Language Processing(NL演示课件.ppt

形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自动问答(Question Answering,QA)
针对用户提出的问题,给出具体的答案。 Apple理的主要任务(工作)
语言分析:分析语言表达的结构和含义
词法分析:形态还原、词性标注、命名实体识别、分词(汉 语、日语等)等
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
陈家骏,戴新宇 chenjj@
dxy@
精选课件
主要内容(1)
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理技术的应用 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译
(/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容(3)
基于语料库的自然语言处理方法(经验方法)
语言模型(N元文法) 分词、词性标注(序列化标注模型) 句法分析(概率上下文无关模型) 文本分类(朴素贝叶斯模型、最大熵模型) 机器翻译 (IBM Model等) ......(基于神经网络的深度学习方法)
《自然语言处理》课件

自然语言处理
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言,从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作,帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备,为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义,自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式,使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术,让用 户轻松地控制家居设备,实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示,为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本,且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息,辅 助医学诊断和治疗,提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等,实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展,达到更高效、精确 和智能的处理效果。
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言,从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作,帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备,为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义,自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式,使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术,让用 户轻松地控制家居设备,实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示,为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本,且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息,辅 助医学诊断和治疗,提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等,实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展,达到更高效、精确 和智能的处理效果。
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
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
《自然语言处理》课件

过拟合问题
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。
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。
NLP课件(自然语言处理课件)ppt

自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期:语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代:NLP研究开始繁荣, 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解:让计算机能 够理解人类语言的含义,实
现人机交互
目的:使计算机能够理解和 处理人类语言
定义:对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域:搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点: 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义:将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代:出现首批NLP相关研 究
2000年代至今:深度学习引领 NLP发展,取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型:建立语言模型, 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论:语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成:让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么? SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示:将分析结果以图表、报告等形式展示给用户,以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。
自然语言处理介绍课件

深度学习技术可以提高自然语言处 理的准确性和效率,降低人工成本。
深度学习技术可以处理大规模数据, 提高自然语言处理的性能。
深度学习技术可以应用于各种自然语 言处理任务,如文本生成、问答系统 等。
跨语言处理
跨语言翻译:实现不同语 言之间的自动翻译
跨语言信息检索:从多种 语言中检索相关信息
跨语言情感分析:分析不 同语言中的情感表达
演讲人
目录
01. 自然语言处理的概念 02. 自然语言处理的技术 03. 自然语言处理的挑战 04. 自然语言处理的未来发展
自然语言的定义
自然语言是人 类交流的主要 工具
01
自然语言处理 是指让计算机 理解、解释和 生成自然语言
03
02
自然语言具有 多样性和复杂 性
04
自然语言处理 是人工智能领 域的重要分支
场景进行专门处理
语言演化:语言随着 时间的推移不断演化, 需要不断更新处理模
型
歧义性
01
词语的多义性: 同一个词语在不 同语境下可能有
不同的含义
02
句子结构的复杂 性:句子结构复 杂,难以准确理
解其含义
03
语境依赖性:自 然语言理解需要 结合上下文才能
准确理解
04
语言多样性:不 同语言之间的差 异给自然语言处
02 句法分析的目的是理解句 子的结构和意义
03 句法分析的方法包括:基 于规则的句法分析、基于 统计的句法分析和基于深 度学习的句法分析
04 句法分析的应用包括:机 器翻译、信息检索、问答 系统等
语义分析
词义消歧:消除歧义,确定词义
语义角色标注:识别句子中词语 的语义角色
语义相似度计算:计算词语、句 子或文档之间的语义相似度
自然语言处理课件
NLP-自然语言处理 NLP的历史
NLP的发展趋势:
基于规则
基于统计
自然语言中词的多义性很难用规则来描述,而是严重依赖于上下文, 语境,甚至是常识,基于统计理论避开了一些技术难题
NLP-自然语言处理 编程语言和自然语言
相同点:表达的都是想法
不同点: 编程语言基于人构建的一些规则,有语法规则,规则性强
NLP-自然语言处理 Synonyms词语近义词
NLP-自然语言处理 Synonyms短句相似度
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
歧义 (ambiguity) 病构 (ill-formedness) 复述 (paraphrasing)
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
歧义
[咬死猎人] 的狗 咬死 [猎人的狗]
NLP-自然语言处理 NLP实际问题(歧义)
Time flies like an arrow 怎么翻译?
time 名词:“时间” 动词:“测定、拨准”
flies 单数第三人称动词“飞” 名词复数“苍蝇”
like 动词“喜欢” 介词“像”
NLP-自然语言处理 NLP实际问题(歧义)
基于上述得出的含义分别为: ① 时间像箭一样飞驰; ② 测量那些像箭一样的苍蝇;
• 权重系数 • 逆文档频率IDF( Inverse Document Frequency基于统计): • 它的大小与一个词的常见程度成反比。 • 最小权重:是 的 在 …… • 较小权重:中国 • 较大权重:蜜蜂 养殖 蜂蜜
NLP-自然语言处理 TF-IDF
某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最 前面的几个词,就是这篇文章的关键词。
NLP要研制表示语言能力和语言应用的模型,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完善这样的模型,并根据语言模型 设计各种实用系统,以及对这些系统的评测技术。
第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
词汇关系与语义网络
词汇关系
指词汇之间的语义关系, 如上下位关系、同义关系 、反义关系等。
语义网络
一种表达词汇之间复杂语 义关系的网络结构,有助 于理解词汇的深层含义和 语境。
常用方法
基于知识图谱的方法、基 于深度学习的方法、基于 语料库的方法等。
3
基于神经网络的机器翻译
使用深度学习技术,构建神经网络模型实现端到 端的翻译。
文本生成技术及应用
文本生成技术
包括基于模板、基于规则、基于统计 和基于深度学习的方法。
应用领域
自动摘要、对话系统、智能写作、自 动问答等。
多模态自然语言处理
多模态数据
包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
多模态自然语言处理技术
上下文感知
利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如,通过考虑句子或段落中的其 他词语和语境信息,可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。
情感分析与观点挖掘
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向,如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、 新闻报道等各种文本数据。
第三章自然语言的处理共152张 PPT
• 自然语言处理概述 • 词汇处理 • 句法分析 • 语义理解 • 信息抽取与知识图谱 • 机器翻译与文本生成 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
01
自然语言处理(NLP)是人工智 能领域的一个分支,旨在让计算 机理解和生成人类语言。
深度学习阶段
采用深度神经网络模型进行自然语 言处理,如循环神经网络、卷积神 经网络、Transformer等。
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')
自然语言处理课件PPT课件2024新版
基于机器学习的观点挖掘
利用标注数据训练观点挖掘模型,实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征,提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析,识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ,如主谓关系、定中关系 等,通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络,揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析,如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型,如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理(NLP)是计算机科学 和人工智能领域的一个分支,研究如 何实现人与计算机之间用自然语言进 行有效通信的各种理论和方法。
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过定义一系列词法规则,对输入的文本进行分词、词性标注等处理。这种方法需要人工 编写规则,对语言知识的依赖程度较高。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习,自动获取词语的词性、用法等信息。常见的统计模型包 括隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等。
利用标注数据训练观点挖掘模型,实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征,提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析,识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ,如主谓关系、定中关系 等,通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络,揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析,如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型,如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理(NLP)是计算机科学 和人工智能领域的一个分支,研究如 何实现人与计算机之间用自然语言进 行有效通信的各种理论和方法。
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过定义一系列词法规则,对输入的文本进行分词、词性标注等处理。这种方法需要人工 编写规则,对语言知识的依赖程度较高。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习,自动获取词语的词性、用法等信息。常见的统计模型包 括隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
以上均可在词库中描写而不必用规则推导
2019/8/21
直接来源:
据我看,据我所知,恕我直言,听我说(你 听我说,你听我跟你说),我觉得,我看, 我认为,我说,我想,我要说的是,要我看, 要我说,依我看,依我说,以我之见,照我 看,照我说,找我来看,在我看来
间接来源:
按说,按理,按理说,常言道,传说,话说, 据称,据说,据闻,据悉,老话说得好,且 说,却说,俗话说,一般说,相传,有道是, 照理,照理说,照说,照……看来
2019/8/21
2,词库和规则之间的张力在哪儿?
两种思路都离不开“词库”或“知识库”
如何确定知识库中的“基本单位”? 基本单位的“属性”描写的下限在哪儿?
串联和并联该如何互补或有机结合? 规则要求词库中必须具备哪些属性?
下面从以“同步组块”为基础理论设计的一个基 于规则的处理方法和处理效率上看词库和规则 (或并联与串联)的间的互动(互补)关系
词库需要对三者的差别做出描述,否则无法解释 2019/8/21
“了解”→“认识”→“知道”
(邵菁,2009)
同义词或近义词的语义差别也应该在词库中得到描写 詹卫东:颗粒度更细的语言知识
2019/8/21
陆续 vs 不断
1.最近,不断传来好消息。(?陆续) 最近,陆续传来三个好消息。(*不断)
2.他们公司今年不断推出新产品。(?陆续) 他们公司今年陆续推出了三四种新产品。(*不断)
2019/8/21
4,修辞句理解中的规则和词库
1)Colorless furiously green sleep ideas. 规则和词库都可以排除以上非句 2)Colorless green ideas sleep furiously. 似乎词库单独也可以排除以上非句 3)She is a block of ice / 扭断句法的脖子 (词库和规则如何运作?)
(*不断)
2019/8/21
不断:连续不间断。陆续:表示有先有后,时 断时续。用“不断”时,强调“多”,“陆续” 没有这个意思。
用“陆续”的句子中,如果宾语是普通名词, 一般需要用表示数量的词语。用“不断”的句 子不需要。
“陆续”能重叠,“不断”不能重叠。
2019/8/21
(邵菁,2010)
注意 vs 小心
1. 同学们朗读课文的时候要注意发音和声调。 (* 小心) 吃这种鱼的时候要小心鱼刺。(?注意)
2. 工作越忙你越是要注意身体。(?小心) 小心睡过头。(*注意)
3. 上下山时大家一定要注意安全。 (*小心) 上下山时大家一定要小心(摔倒)。(*注意)
2019/8/214.来自路上人多车多,开车一定要注意。 路上人多车多,开车一定要小心。
从基于规则的两类语句的自然语言 处理看词库和规则之间的张力
上海外国语大学语言研究院 金立鑫
2019/8/21
1,引子:自然语言处理的两大思路
基于概念网络或语料库的(经验主义的,
Claude Shannon,Schank):
宾州大学树库(UPenn Treebank )最初版本 (PTB-1)标注词类和句法骨架树信息;扩充版 本(PTB-2)增加了语义标记信息和命题库 (PropBank),最近在PTB-2 上标注完整的谓 词-论元(Predicate-Argument )关系标记,从 句法向语义过渡。(周强,2003)
2019/8/21
例子二:
不瞒你说,那天小雨走了之后…… 实不相瞒,那天小雨走了之后…… 说真的,那天小雨走了之后…… 说句心里话,那天小雨走了之后…… 说句不客气的话 说正经的 理论上、名义上、一定程度上、原则上
2019/8/21
实际上这些固定的插说语都是自然习得单 位,它们可以依据不同的表义功能或语篇 功能进行不同抽象程度的描写或定义。收 入词库或许效率更高。例如:
换言:等于说,换句话说,换言之,或者说,就 是说,事情是这样的,也就是说
方式:长话短说,广义地说,简单地说,具体说 来,确切地说,说句不客气的话,说来话长,说 正经的,嫌疑地说,相对说,严格来说
范围:表面上,从一定程度上来说,大体上,大 致上,基本上,理论上,名义上,原则上,在一 定程度上
折转和因果:其实不然,虽然说,是因为,所以 说,之所以
2019/8/21
所有这些固话插说短语都可以作为整体生 成输出,甚至直接对应于外语中的某些功 能相同或相近的插说成分(汉外插说成分 单位之间的功能异同或表义异同还需要对 比研究和描述)
但是,这些插说成分或多或少都有不同程 度上的变异,并没有完全固话到类似“成 语”的程度,这些变异在词库中需要处理。
2019/8/21
“构式”意义的描述:规则还是词库?介于二者之 间?(变项是开放的,常项是稳定的)
不要太X 被X(神经病、代表、墙、就业、和谐、自愿、
增长、慈善,自杀、死亡、失踪、出世、发达、 辞职、捐款、小康、学习、省钱、小三、合法、 幸福、涨工资、中产、结婚、爱心、高雅) VP的心都有了(VP表示消极意义的?) 也就一NP
3.我不断听到一些他在国外的情况。 我陆续听到一些他在国外的情况。
2019/8/21
4.考察的人不断到达上海。 考察的人陆续/陆陆续续到达上海。
5.演出还没结束就不断有观众离开剧场。 演出结束后,观众们陆续/陆陆续续离开剧 场。(*不断)
6.他的汉语水平不断提高。(*陆续) 一放寒假同学们都陆续/陆陆续续回家了。
5. 她做事一向很注意,生怕给人留下不好的印象。 她做事一向很小心,生怕出差错。
6. 妈妈一时没注意,小孩就把牛奶打翻了。 (*小心) 我一不小心摔了一跤。(?注意)
2019/8/21
“小心”后的“对象”是不好的结果或危 险的事情,“注意”的对象不是。
“注意”是把意志集中在某一方面,“小 心”是留神、谨慎。 (邵菁,2010)
(以下为上海师范大学潘晓军的博士论文《固化插说成分 的关联化与情态化》中列举到的语料和分类)
2019/8/21
固定插说语菜单
评注性插说语 (传信类:表信息来源,表信息可靠,表信息阐
述;情态类:表客观情态,表主观情态) 关联性插说语 (并列类:并同,对比,时序);(主从类:总
结,条件,进退,转折或因果)
2019/8/21
言真: 不瞒你说,老实说,凭良心说,实不相瞒,
实话说,说老实话,说良心话,说实在的, 说心里话,说真的,坦白说,坦率地说
言实: 公平地说,客观地说,实际上,实质上,事
实上,说句公道话
2019/8/21
补充:补充说几句/几点/一下,附带说一句/一下, 顺便说一句
列举:比方说,比如说,就…来说,局来说, 拿…来说,比如说,以…为例
能力:可以说,应当说,应该说
2019/8/21
并列类
并同:除此之外,此外,无独有偶,相应 地,与此相应
对比:比较而言,反过来看,相比而言, 相比之下,相形之下,与此相比,与此相 反,与此相仿,与此相似,与此相同,与 此相左
时序:刹那间,猝然间,顷刻间,突然间, 忽然间,紧跟/接着,猛然间,偶然间,悄 然间
2019/8/21
主从类
总结:简而言之,要言之,一句话,一言以蔽之, 总的来看,总的来说,总的说,总起来说,总体 而言
条件:不论/不管/无论如何。不论/无论/不管怎么 说,不然/否则的话,尽管/即便/即使如此,要不 然的话,要不是,这样/那样的话,再怎么说
进退:甭说,别说,不必说,不要说,诚然如此, 更有甚者,尤为重要的是,话又说回来,话虽如 此,进一步说,理是这个理,话是这么说,推而 广之,退一步说
~类后缀
规则控制? ~迷,~吧,~鬼,~秀,~手,~头,~门,~
坛,~界,~苑,……
2019/8/21
词库与规则互补
根据语法规则:“旧朋友” “修理衣服” 是合格 的,但不合词库规则
根据词库规则:“病态人” “很激动老朋 友” 是合格的,但不合语法
一头雾水:用规则处理过程可能相当复杂,词库 处理或许更简单
2019/8/21
主观情态
评价:不幸的是,更重要的是,令人感到 吃惊/高兴/惊奇/欣慰的是,说来,说来也 巧(怪/可笑/有意思),幸运的是,有讽刺 意味的是,值得注意的是,不知怎么的, 不知怎么回事,说什么好呢,怎么说呢, 不是我说你,看我,你看你,你呀你,你 也真是的
建议:不妨说,最好是,好不好,是不是, 对不对,你也不想想
2019/8/21
客观情态
一定:不用说,果不其然,毫无疑问,很 显然,毋庸置疑,显而易见
大概:据此,据此看来,据此可见,据此 可知,那么说,如此说来(看来,想来), 由此,由此观之,由此看来,由此看见, 照这样说来,这么说(这么,这样),这 样一来
可能:充其量,看起来,看上去,看样子, 少说
2019/8/21
假设:以“词典词”为基本单位:
上海外国语大学的张老师昨天在上海书城买了一本语法书 1 2 2 1 12 1 2 3 4 5544 55 5 5 1 买了
上海外国语大学的张老师 昨天 在上海书城 一本语法书
2019/8/21
下面的问题在语言学中并没有得到细致描写:
哪些名词性单位能与“语”组合? 哪些名词性单位能与“大学”组合? 哪些名词性单位能与“老师”组合? 哪些名词性单位能与“城”组合? 哪些名词性单位能与“书”组合? 如果不是“语法书”,而是: 一背包书:“一背包”不是词典词 一桌子书:哪些名词可以直接与“一”组合? 一床书,一地书,一沙发书,一冰箱书 *一花盆书,*一鞋子书,*一瓶书,*一黑板书
2019/8/21
有些描写是绕不过去的
1a我知道克林顿 1b我认识克林顿 1c我了解克林顿
2019/8/21
直接来源:
据我看,据我所知,恕我直言,听我说(你 听我说,你听我跟你说),我觉得,我看, 我认为,我说,我想,我要说的是,要我看, 要我说,依我看,依我说,以我之见,照我 看,照我说,找我来看,在我看来
间接来源:
按说,按理,按理说,常言道,传说,话说, 据称,据说,据闻,据悉,老话说得好,且 说,却说,俗话说,一般说,相传,有道是, 照理,照理说,照说,照……看来
2019/8/21
2,词库和规则之间的张力在哪儿?
两种思路都离不开“词库”或“知识库”
如何确定知识库中的“基本单位”? 基本单位的“属性”描写的下限在哪儿?
串联和并联该如何互补或有机结合? 规则要求词库中必须具备哪些属性?
下面从以“同步组块”为基础理论设计的一个基 于规则的处理方法和处理效率上看词库和规则 (或并联与串联)的间的互动(互补)关系
词库需要对三者的差别做出描述,否则无法解释 2019/8/21
“了解”→“认识”→“知道”
(邵菁,2009)
同义词或近义词的语义差别也应该在词库中得到描写 詹卫东:颗粒度更细的语言知识
2019/8/21
陆续 vs 不断
1.最近,不断传来好消息。(?陆续) 最近,陆续传来三个好消息。(*不断)
2.他们公司今年不断推出新产品。(?陆续) 他们公司今年陆续推出了三四种新产品。(*不断)
2019/8/21
4,修辞句理解中的规则和词库
1)Colorless furiously green sleep ideas. 规则和词库都可以排除以上非句 2)Colorless green ideas sleep furiously. 似乎词库单独也可以排除以上非句 3)She is a block of ice / 扭断句法的脖子 (词库和规则如何运作?)
(*不断)
2019/8/21
不断:连续不间断。陆续:表示有先有后,时 断时续。用“不断”时,强调“多”,“陆续” 没有这个意思。
用“陆续”的句子中,如果宾语是普通名词, 一般需要用表示数量的词语。用“不断”的句 子不需要。
“陆续”能重叠,“不断”不能重叠。
2019/8/21
(邵菁,2010)
注意 vs 小心
1. 同学们朗读课文的时候要注意发音和声调。 (* 小心) 吃这种鱼的时候要小心鱼刺。(?注意)
2. 工作越忙你越是要注意身体。(?小心) 小心睡过头。(*注意)
3. 上下山时大家一定要注意安全。 (*小心) 上下山时大家一定要小心(摔倒)。(*注意)
2019/8/214.来自路上人多车多,开车一定要注意。 路上人多车多,开车一定要小心。
从基于规则的两类语句的自然语言 处理看词库和规则之间的张力
上海外国语大学语言研究院 金立鑫
2019/8/21
1,引子:自然语言处理的两大思路
基于概念网络或语料库的(经验主义的,
Claude Shannon,Schank):
宾州大学树库(UPenn Treebank )最初版本 (PTB-1)标注词类和句法骨架树信息;扩充版 本(PTB-2)增加了语义标记信息和命题库 (PropBank),最近在PTB-2 上标注完整的谓 词-论元(Predicate-Argument )关系标记,从 句法向语义过渡。(周强,2003)
2019/8/21
例子二:
不瞒你说,那天小雨走了之后…… 实不相瞒,那天小雨走了之后…… 说真的,那天小雨走了之后…… 说句心里话,那天小雨走了之后…… 说句不客气的话 说正经的 理论上、名义上、一定程度上、原则上
2019/8/21
实际上这些固定的插说语都是自然习得单 位,它们可以依据不同的表义功能或语篇 功能进行不同抽象程度的描写或定义。收 入词库或许效率更高。例如:
换言:等于说,换句话说,换言之,或者说,就 是说,事情是这样的,也就是说
方式:长话短说,广义地说,简单地说,具体说 来,确切地说,说句不客气的话,说来话长,说 正经的,嫌疑地说,相对说,严格来说
范围:表面上,从一定程度上来说,大体上,大 致上,基本上,理论上,名义上,原则上,在一 定程度上
折转和因果:其实不然,虽然说,是因为,所以 说,之所以
2019/8/21
所有这些固话插说短语都可以作为整体生 成输出,甚至直接对应于外语中的某些功 能相同或相近的插说成分(汉外插说成分 单位之间的功能异同或表义异同还需要对 比研究和描述)
但是,这些插说成分或多或少都有不同程 度上的变异,并没有完全固话到类似“成 语”的程度,这些变异在词库中需要处理。
2019/8/21
“构式”意义的描述:规则还是词库?介于二者之 间?(变项是开放的,常项是稳定的)
不要太X 被X(神经病、代表、墙、就业、和谐、自愿、
增长、慈善,自杀、死亡、失踪、出世、发达、 辞职、捐款、小康、学习、省钱、小三、合法、 幸福、涨工资、中产、结婚、爱心、高雅) VP的心都有了(VP表示消极意义的?) 也就一NP
3.我不断听到一些他在国外的情况。 我陆续听到一些他在国外的情况。
2019/8/21
4.考察的人不断到达上海。 考察的人陆续/陆陆续续到达上海。
5.演出还没结束就不断有观众离开剧场。 演出结束后,观众们陆续/陆陆续续离开剧 场。(*不断)
6.他的汉语水平不断提高。(*陆续) 一放寒假同学们都陆续/陆陆续续回家了。
5. 她做事一向很注意,生怕给人留下不好的印象。 她做事一向很小心,生怕出差错。
6. 妈妈一时没注意,小孩就把牛奶打翻了。 (*小心) 我一不小心摔了一跤。(?注意)
2019/8/21
“小心”后的“对象”是不好的结果或危 险的事情,“注意”的对象不是。
“注意”是把意志集中在某一方面,“小 心”是留神、谨慎。 (邵菁,2010)
(以下为上海师范大学潘晓军的博士论文《固化插说成分 的关联化与情态化》中列举到的语料和分类)
2019/8/21
固定插说语菜单
评注性插说语 (传信类:表信息来源,表信息可靠,表信息阐
述;情态类:表客观情态,表主观情态) 关联性插说语 (并列类:并同,对比,时序);(主从类:总
结,条件,进退,转折或因果)
2019/8/21
言真: 不瞒你说,老实说,凭良心说,实不相瞒,
实话说,说老实话,说良心话,说实在的, 说心里话,说真的,坦白说,坦率地说
言实: 公平地说,客观地说,实际上,实质上,事
实上,说句公道话
2019/8/21
补充:补充说几句/几点/一下,附带说一句/一下, 顺便说一句
列举:比方说,比如说,就…来说,局来说, 拿…来说,比如说,以…为例
能力:可以说,应当说,应该说
2019/8/21
并列类
并同:除此之外,此外,无独有偶,相应 地,与此相应
对比:比较而言,反过来看,相比而言, 相比之下,相形之下,与此相比,与此相 反,与此相仿,与此相似,与此相同,与 此相左
时序:刹那间,猝然间,顷刻间,突然间, 忽然间,紧跟/接着,猛然间,偶然间,悄 然间
2019/8/21
主从类
总结:简而言之,要言之,一句话,一言以蔽之, 总的来看,总的来说,总的说,总起来说,总体 而言
条件:不论/不管/无论如何。不论/无论/不管怎么 说,不然/否则的话,尽管/即便/即使如此,要不 然的话,要不是,这样/那样的话,再怎么说
进退:甭说,别说,不必说,不要说,诚然如此, 更有甚者,尤为重要的是,话又说回来,话虽如 此,进一步说,理是这个理,话是这么说,推而 广之,退一步说
~类后缀
规则控制? ~迷,~吧,~鬼,~秀,~手,~头,~门,~
坛,~界,~苑,……
2019/8/21
词库与规则互补
根据语法规则:“旧朋友” “修理衣服” 是合格 的,但不合词库规则
根据词库规则:“病态人” “很激动老朋 友” 是合格的,但不合语法
一头雾水:用规则处理过程可能相当复杂,词库 处理或许更简单
2019/8/21
主观情态
评价:不幸的是,更重要的是,令人感到 吃惊/高兴/惊奇/欣慰的是,说来,说来也 巧(怪/可笑/有意思),幸运的是,有讽刺 意味的是,值得注意的是,不知怎么的, 不知怎么回事,说什么好呢,怎么说呢, 不是我说你,看我,你看你,你呀你,你 也真是的
建议:不妨说,最好是,好不好,是不是, 对不对,你也不想想
2019/8/21
客观情态
一定:不用说,果不其然,毫无疑问,很 显然,毋庸置疑,显而易见
大概:据此,据此看来,据此可见,据此 可知,那么说,如此说来(看来,想来), 由此,由此观之,由此看来,由此看见, 照这样说来,这么说(这么,这样),这 样一来
可能:充其量,看起来,看上去,看样子, 少说
2019/8/21
假设:以“词典词”为基本单位:
上海外国语大学的张老师昨天在上海书城买了一本语法书 1 2 2 1 12 1 2 3 4 5544 55 5 5 1 买了
上海外国语大学的张老师 昨天 在上海书城 一本语法书
2019/8/21
下面的问题在语言学中并没有得到细致描写:
哪些名词性单位能与“语”组合? 哪些名词性单位能与“大学”组合? 哪些名词性单位能与“老师”组合? 哪些名词性单位能与“城”组合? 哪些名词性单位能与“书”组合? 如果不是“语法书”,而是: 一背包书:“一背包”不是词典词 一桌子书:哪些名词可以直接与“一”组合? 一床书,一地书,一沙发书,一冰箱书 *一花盆书,*一鞋子书,*一瓶书,*一黑板书
2019/8/21
有些描写是绕不过去的
1a我知道克林顿 1b我认识克林顿 1c我了解克林顿