自然语言理解
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(7)N→man|deer
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10.4.2 句法分析树
在对一个句子进行分析的过程中，如果把分析句子各 成分间关系的推导过程用树形图表示出来，那么这种图 称为句法分析树。 例如：The man killed a deer S →NP + VP →The man + VP
.
→ART + N + VP →The man + V + NP
特点：切分单词容易，找出词素复杂。
词法分析算法举例：
repeat look for word in dictionary if not found then modify the word
例：importable分为 import-able或 im-port-able
Until word is found or no further modification possible
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10.1.2 自然语言理解研究的产生与发展
1. 萌芽时期（20世纪40年代末50年代初）
A. Donald Booth & W. Weaver 2. 以关键词匹配技术为主的时期 （20世纪60年代始）
M. Chomsky 形式语言和文法
3. 以句法语义分析技术为主的时期 （ 20世纪70年代后）
SHIPNAME→HUANGHE|CHANGJIANG
CLASSNAME→carrier|submarine
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10.5.2 格文法
目的：为了找出动词和跟动词处在结构关系中的名词的
语义关系，同时也涉及动词或动词短语与其他的各种名词 短语之间的关系。
例：Mary hit Bill Bill was hit by Mary (Hit(Agent Mary) (Dative Bill))
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10.4.4 扩充转移网络
短语（NP）的扩充转移网络 ：
① f→g A:Number←*.Number ② g→h C:Number←*.Number or Ф
应用：检查NP中数的一致问题，其中特征是“数”， 值为单数和复数。C是弧上的条件，A是弧上的操作。* 是当前值。 this book，the book，the books，these books 可以顺利 通过，而this books或these book就无法通过。
例：
开始状态
开始状态 NP→ART + N NP→N 开始状态
NP
中间状态
中间状态
N
VP
S→NP + VP 终止状态 终止状态 终止状态
ART
N
V
中间状态
V
NP
NP→V + NP NP→V
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10.4.3 转移网络
例 The man laughed.
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10.4.4 扩充转移网络
ATN（augmented transition network ）
（3）逐词遍历匹配法 ：逐词遍历匹配法中存放的词按 由长到短的顺序，逐个与待切分的语料文本进行匹配， 直到把文本中的所有词都切分出来为止。
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10.6.2 汉语自动分词方法
汉语自动分词难点：
（1）词的概念 （2）岐义问题 （3）未登录词的识别 各类名字、缩略语、派生词、专业术语
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10.6.3 汉语词性的标注方法
10.7 机器翻译 10.8 语音识别
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10.6.1 语料库及其特征
基于规则方法的缺点：自然语言理解的复杂性，各种 知识的“数量”繁多，高度的不确定性和模糊性。 1990年l 3届国际计算机语言学大 传统词典特征及不足： 会提出大规模真实文本目标 特征：把各类不同的信息放入一个词汇单元中，包 括拼音、读音、词形变化及派生词、词根、短语、时 态变换的定义及说明、同义词、反义词、特殊用法注 释，偶尔还有图示或插图。
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10.4 句法分析
10.4.1 乔姆斯基的形式文法
10.4.2 句法分析树
10.4.3 转移网络
10.4.4 扩充转移网络
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10.4.1 乔姆斯基的形式文法
1950年提出，表示形式：G = (T，N，S，P) T：终结符集合 N：非终结符集合 S：起始符 P：产生式规则集
例 1 G=（T，N，S，P）
文字表达句子的层次：词素→词或词形→词组或句子。
语用分析：研究语言所存在的外界环境对语言使用产 生的影响。
构成单词发音的独立单元是音素。上下文不同而发音 不同。 语音分析就是根据音位规则，从语言流中区分出一个 个独立的音素，再根据音位形态规则找出一个个音节 及其对应的词素或词。
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第10章 自然语言理解及其应用
包含将近95 600个词形(51 500单词和44100搭配词)和70 100个词义，分为名词、动词、形容词、副词和虚词5类。
WordNet中，按语义而不是按词性来组织词汇信息，名 词有57 000个，含有48 800个同义词集，分成25类文件， 平均深度12层。最高层为根概念，不含有固有名词。
汉语词法分析 特点：找出词素简单，切分出词困难。 例如：优秀人才学人才学 1. 优秀人－才学人才学 2. 优秀人才－学人才学
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第10章 自然语言理解及其应用
10.1自然语言理解的概念与发展历史 10.2 语音分析 10.3 词法分析
10.4 句法分析
10.5 语义分析 10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理 10.7 机器翻译 10.8 语音识别
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10.3 词法分析
例如：对于单词catches、ladies可以做如下的分析。
ladies, 词典中查不到 ly副词后辍； ladie 修改1：去掉s ed动词过去分词 ladi 修改2：去掉e lady 修改3：把i变成y 这样，在修改2的时候，就可以找到catch，在修改3的时候就可以找到lady。 catches catche catch
特点：允许以动词为中心构造分析结果，尽管文法规则
只描述句法，但分析结果产生的结构却对应于语义关系，
而非严格的句法关系。
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第10章 自然语言理解及其应用
10.1 自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语音分析
10.3 词法分析
10.4 句法分析
10.5 语义分析
10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理
10.4 句法分析
10.5 语义分析 10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理 10.7 机器翻译 10.8 语音识别
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第10章 自然语言理解及其应用
10.1 自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语音分析 10.3 词法分析 10.4 句法分析 10.5 语义分析 10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理 10.7 机器翻译 10.8 语音识别
相关联。
简单做法：依次使用独立的句法分析程序和语义解释 程序。 缺点：使句法分析、语义分析分离 语义文法
格文法
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10.5.1 语义文法
语义文法是将文法知识和语义知识组合起来，以统
一的方式定义为文法规则集。
舰船信息：
S→PRESENT the ATTRIBUTE OF SHIP PRESENT→What is|Can you tell me ATTRIBUTE→length|class SHIP→the SHIPNAME|CLASSNAME
ATN由一组转。由寄存器的方式实现。
ATN的寄存器构成：句法特征寄存器和句法功能寄存器。
数：单数和复数，缺省为空
特征寄存器：每一维特征都由一个特征名和一组特征 值以及一个缺省值来表示。 功能寄存器：反映了句法成分之间的关系和功能。
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第10章 自然语言理解及其应用
10.1 自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语音分析
10.3 词法分析
10.4 句法分析
10.5 语义分析
10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理 10.7 机器翻译 10.8 语音识别
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10.5 语义分析
语义分析是将句法成分与应用领域中的目标表示
Artificial Intelligence Principles and Applications
第 10 章 自然语言理解及其应用
教材：
王万良《人工智能及其应用》（第2版）
高等教育出版社，2008. 6
第10章 自然语言理解及其应用
10.1 自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语音分析
10.3 词法分析
10.1自然语言理解的概念与发展历史
10.2 语音分析
10.3 词法分析
10.4 句法分析
10.5 语义分析 10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理 10.7 机器翻译 10.8 语音识别
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10.3 词法分析
定义：从句子中切分出单词，找出词汇的各个 词素 ，并确定其词义。
例：unchangeable： un-change-able 英语词法分析
不足：以“树”为例，解释为一种大型的、木制的、
多年生长的、具有明显树干的植物。
缺失了很多构造性信息
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10.6.1 语料库及其特征
90年代，自然语言理解的研究在基于规则的技术中引 入语料库，包括统计方法、基于实例的方法和通过语 料加工手段使语料库转化为语言知识库的方法等。 WordNet语料库：1990年由Princeton大学的Miller等人 设计和构造的。
自然语言理解的准则
自然语言理解的准则
1.上下文语境：自然语言理解需要考虑文本的上下文语境，以便更好地理解其含义。
例如，“我昨天去了公园”和“今天天气很好，我想去公园”两句话的意思是不同的。
2.语法结构：自然语言理解需要对文本的语法结构进行分析，以便识别单词之间的关系和句子的结构。
例如，“我喜欢吃苹果”中的主语是“我”，谓语是“喜欢吃”，宾语是“苹果”。
3.词义消歧：自然语言理解需要处理同义词、多义词和歧义词等词汇现象，以便正确地理解文本的含义。
例如，“他是个好人”可以指一个人的性格或行为，也可以指他的职业。
4.实体识别：自然语言理解需要识别文本中的各种实体，如人名、地名、组织机构名等。
这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的意义至关重要。
5.情感分析：自然语言理解需要对文本的情感进行分析，以便了解作者的态度和情感倾向。
例如，“这个电影非常有趣”和“这部电影很无聊”表达了完全不同的态度。
这些准则是自然语言理解的基本要素，它们共同构成了一种复杂的技术体系，使得计算机系统能够更好地与人类进行交互和沟通。
自然语言理解NLP
2.语法分析歧义：
“那只狼咬死了猎人的狗” “咬死了猎人的狗失踪了”
3.语义分析歧义：
机器翻译句子 “At last, a computer that understands you like your mother” 可以有多种含义，如下： “计算机会像你的母亲那样很好的理解你（的语言） ” “计算机理解你喜欢你的母亲” “计算机会像很好的理解你的母亲那样理解你”
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基本解决：词性标注、命名实体识别、Spam识别
取得长足进展：情感分析Sentiment analysis、共指消 解Coreference resolution、词义消歧Word sense disambiguation 、句法分析Parsing、机器翻译Machine translation (MT )、信息抽取Information extraction (IE)
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以 及一切有关自然语言信息的加工处理。 例如，如果有一台机器既能理解中文又能理解英文 ，那么，这台机器就可以为人类充当翻译；如果电 视能理解中文，那么，用户就可以不用按钮，而是 通过说话来遥控电视
语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样 从一连串的语言符号中获取信息的？
3.情感分析（Sentiment Analysis，SA）：又称倾向 性分析和意见挖掘，它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，如从大量网 页文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、 大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向； 4.机器翻译（Machine Translation，MT）：将文本从 一种语言转成另一种语言，如中英机器翻译。
什么是自然语言理解技术
什么是自然语言理解技术自然语言理解技术(Natural Language Understanding，简称NLU)，顾名思义是指计算机针对自然语言文本进行的理解，是人工智能领域中的一项重要技术。
它是人工智能的核心应用领域之一，是AI技术发展的重要方向。
自然语言理解技术与语音识别技术、自然语言生成技术等技术共同构成了人工智能的自然语言处理分支。
自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、文本分类、机器翻译、智能问答等问题。
通过自然语言理解技术，计算机能够解析人类语言的含义，实现语义分析、情感分析、实体识别、关系提取、语境理解、逻辑推理等功能。
它可以将自然语言的文本信息转化为机器可处理和理解的语言知识，为人工智能应用提供了基础和支撑。
自然语言理解技术的应用非常广泛。
在智能客服、智能家居、智能教育、智能医疗、智能金融等各个领域都有重要的应用。
比如，智能客服可以通过自然语言理解技术为客户提供快速、准确、个性化的服务；智能家居可以通过自然语言理解技术实现语音控制家电的功能；智能医疗可以通过自然语言理解技术提供精准的病情分析和医疗建议等。
自然语言理解技术目前包括以下几个主要方面：1. 语义分析语义分析是自然语言理解技术中的一个关键环节，它是将原始文本分析为语义结构的过程。
通过语义分析，可以将原始文本转化为计算机可处理的形式，为后续处理提供基础支撑。
语义分析主要包括词法分析、句法分析和语义分析三个阶段。
其中，词法分析是将自然语言文本分解为词汇单元的过程；句法分析是将自然语言文本分解为语法结构的过程；语义分析则是将自然语言文本转化为计算机可识别的语义结构的过程。
2. 情感分析情感分析是指通过自然语言理解技术对文本中的情感信息进行分析和提取的过程。
情感分析可以将自然语言文本分为积极、消极和中性三种情感类型，并对情感信息进行量化和分析。
如情感极性分析、情感趋势分析、情感原因分析等。
3. 实体识别实体识别是指自然语言理解技术对文本中的实体名称进行识别和提取。
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。
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。
第7章 自然语言理解
• 自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
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自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
句法分析
例 1 G＝(Vt，Vn，S, P)
Vt =（the,man,killed,a,deer,likes)
Vn =（S,NP,VP,N,ART,V,Prep,PP)
S=S P：(1) S→NP+VP (2) NP→N (4) VP→V (5) VP→V+NP (7)N→man|deer
J. Weizenbaum：心理医疗ELIZA
4.
72年W. Woods：语音接口 基于知识的自然语言理解发展时期 LUNAR T. Winograd ：英语对话SHEDLU
5. 基于大规模语料库的自然语言理解发展时期
• 自然语言理解的概念与发展历史
语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 语音分析
• 词法分析
句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
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句法分析
乔姆斯基语法体系
转移网络 扩充转移网络 句法分析树 自动句法分析算法
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句法分析
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子 的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将 这些关系用层次结构加以表达。
自然语言理解精品PPT课件
自然语言理解的一般问题(6)
• 语言学的研究－理解的层次 – 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语 言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） 我们--研究--所有--东西 把--手--放在--桌上 （组合歧义） 把手--放在--桌上
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自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
– 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。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。
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自然语言理解的一般问题(10)
自然语言的层次划分及对应技术
理论 模板匹配、基于规则
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自然语言理解的一般问题(8)
• 语言学的研究－理解的层次
– 语义分析：通过分析找出词义，结构意义及其结合意义，从而确定 语言所表达的真正（实际）含义或概念。在语言自动理解中，语义 越来越成为一个重要的研究内容。（尤其是对话系统）
你打我 我打你
– 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。描 述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关 系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。（故宫、一块 ）
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自然语言理解的一般问题(13)
• 自然语言理解的研究大体上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
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自然语言理解的一般问题(5)
• 语言学的研究
简述自然语言理解的定义和层次
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解是指计算机能够解析和理解人类自然语言的能力，包括对语义、语法、逻辑和语用的理解。
它旨在使计算机能够准确地理解并处理人类语言的各种含义和目的，从而能够进行智能的对话和决策。
自然语言理解的层次可以分为几个层次，从简单到复杂逐步深入。
首先是基本的语义理解，计算机需要能够识别出句子中的实体、动作和关系等基本信息。
其次是逻辑推理，计算机需要能够根据语句之间的逻辑关系进行推理和推断。
再次是情感理解，计算机需要能够识别出句子中表达的情感色彩和态度，如正面情感、负面情感或中性情感等。
最后是语境理解，计算机需要能够根据上下文和语境来理解句子的真实含义和目的。
在实际的应用中，自然语言理解的层次可以根据具体的任务和需求进行不同的扩展和深化。
例如在智能客服系统中，自然语言理解需要能够理解用户的问题并给出准确的回答；在智能文本分析系统中，自然语言理解需要能够理解文本中的信息并进行分类和关联分析等。
个人观点来说，自然语言理解是人工智能领域非常核心和关键的一个领域。
随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言理解的能力将极大地改变人机交互的方式，并在各种应用领域发挥着重要作用。
自然语言理解是计算机理解和处理人类语言的重要能力，它涉及到基本的语义理解、逻辑推理、情感理解和语境理解等多个层次，并在实际应用中发挥着重要的作用。
希望通过本文的介绍，你能对自然语言理解有一个更深入和全面的了解。
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解综述
自然语言理解综述
自然语言理解（Natural Language Understanding）是人工智能
领域中，研究如何使计算机能够理解和处理自然语言的一项重要任务。
它涉及以人类语言为输入，并将其转换为机器可理解的形式，以便进
行进一步的处理和分析。
自然语言理解的目标是使计算机能够理解和解释人类语言的含义，包括语法、词义、语义和上下文等方面。
这种理解能力使计算机能够
根据用户的指令或问题，准确理解其意图并做出相关响应。
自然语言理解涉及各种技术和方法，包括文本分析、句法分析、
语义分析、语义角色标注、语义关系抽取等。
这些技术通过模型训练
和算法优化，使计算机能够根据上下文和语义规则对文本进行解析和
理解。
自然语言理解在许多应用领域中起着重要的作用，例如智能助理、机器翻译、智能客服、信息检索等。
通过自然语言理解，计算机能够
处理人类语言，并从中获取信息，为用户提供更好的服务和支持。
尽管自然语言理解在过去几十年中取得了显著的进展，但其挑战
仍然存在。
由于自然语言的复杂性和多义性，理解自然语言仍然是一
个非常困难的问题。
因此，研究人员一直在努力改进自然语言理解的
精度和效率，并开展更深入的研究，以应对更复杂的语言环境。
总而言之，自然语言理解是一项富有挑战性又具有广泛应用前景
的研究领域。
随着人工智能的发展，我们可以期待自然语言理解在各
个领域中发挥越来越重要的作用。
自然语言理解
自然语言理解
• 现在计算机的智能还远远没有达到能够像人一样理解自然语言的水平，而且在 可预见的将来也达不到这样的水平。因此，关于计算机对自然语言的理解一般 是从实用的角度进行评判的。如果计算机实现了人机对话，或机器翻译，或自 动文摘等语言信息处理功能，则认为计算机具备了自然语言理解的能力。
自然语言理解
• 心理学家安德森将人类对自然语言的理解分为3它将人看到或听到的信息保留在记忆中；分 析是把记忆中的信息转化为有意义的某种形式；使用则是听话者或阅读者对这 种心理形式的应用。
自然语言理解
• 自然语言理解就是计算机对自然语言的理解。从计算机科学特 别是人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算 机模型，这种计算机模型能够给出像人那样理解、分析并回答 自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。