2.2 自然语言处理与理解
自然语言处理的基本概念
自然语言处理的基本概念1.引言1.1 概述概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。
自然语言是人类日常交流和思考的主要方式，因此，理解和处理自然语言是实现人机交互、信息检索、机器翻译、文本分类等应用的关键技术。
自然语言处理的目标是通过计算机技术实现对人类语言的处理和理解。
这其中涉及到多个层面的技术挑战，包括语言的语法、语义、上下文理解、语言生成等方面。
自然语言处理在语言处理和人工智能领域扮演着重要的角色，为多种人机交互和语言应用提供技术支持。
自然语言处理的基本概念包括语言模型、语义理解、文本分类等。
语言模型是自然语言处理的基石，它用于表示和建模语言的规律和结构。
通过语言模型，计算机可以理解句子的组成、句法结构以及词语之间的关系。
语义理解是指计算机将自然语言转化为有意义的语义表示。
文本分类是自然语言处理的一个重要任务，它通过对文本进行分类，实现文本的自动分类和标注。
本文将介绍自然语言处理的定义和作用，阐述自然语言处理在各个领域的应用情况。
同时，还将探讨自然语言处理的发展前景和面临的挑战，以及未来发展的方向。
通过对自然语言处理基本概念的介绍，我们可以更好地理解这一领域的重要性和应用前景，为读者提供一份全面的指南。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文主要包括三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对自然语言处理的概念和目的进行概述，并介绍本文的结构。
在正文部分，我们将详细探讨自然语言处理的定义和作用。
首先，我们会解释什么是自然语言处理，并阐述它在语言处理中的重要性和应用价值。
其次，我们将探讨自然语言处理的应用领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类等。
通过对这些领域的介绍，我们可以更好地理解自然语言处理在不同领域中的作用和意义。
在结论部分，我们将对自然语言处理的发展前景进行展望，并探讨其面临的挑战和未来的发展方向。
《自然语言处理入门》第02章
2.1.1 词的定义
• 在语言学上，词语的定义是具备独立意义的最小单位 • 在基于词典的中文分词中，词典中的字符串就是词
《自然语言处理入门》
2.1.2 词的性质——齐夫定律
• 一个单词的词频与它的词频排名成反比
《自然语言处理入门》
2.2 词典
• 搜狗实验室发布的互联网词库（SogouW，其中有15万个词条） • 清华大学开放中文词库（THUOCL） • 码农场千万级巨型汉语词库（千万级词条）
2.4.4 首字散列其余二分的字典树
《自然语言处理入门》
2.4.4 首字散列其余二分的字典树
《自然语言处理入门》
2.4.5 前缀树的妙用
• 扫描“自然语言处理”
• 朴素法：“自”“自然”“自然语”“自然语言” • 前缀树：如果“自然”这条路径不存在于前缀树中，则可以断定一切以
“自然”开头的词语都不可能存在
图2-11 首层状态的fail表构建
《自然语言处理入门》
2.6.4 fail表
• fail表保存的是状态间一对一的关系，存储状态转移失败后应当 回退的最佳状态。最佳状态指的是能记住已匹配上的字符串的最 长后缀的那个状态
图2-12 完整的AC自动机
《自然语言处理入门》
1
2 9397 -1 38378 38381 -2 -3 38384 -4 -5 38385 38382 3054
0
1
1 38378
2 9397 38381 38382 3054 38384 38385 9397 38381 38381
《自然语言处理入门》
2.5.5 全切分与最长匹配
• 升级到双数组字典树，我们的分词速度突破了3000万字每秒
知识图谱与知识工程
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
人工智能究竟是什么这篇科普文章让你秒懂(二)
人工智能究竟是什么这篇科普文章让你秒懂（二）引言概述:人工智能（AI）已经成为当今世界的热门话题。
它已经在各个领域取得了非凡的发展和应用。
然而，对于普通人来说，人工智能是什么以及它如何运作还是一个相对模糊的概念。
本文将继续探讨人工智能的概念和应用，并希望通过简明易懂的解释，帮助读者对人工智能有更深入的了解。
正文:1. 人工智能的基本概念- 定义：人工智能是指计算机系统拥有模仿和执行人类智能的能力，以完成各类任务。
- 学科背景：人工智能是由计算机科学、认知心理学和神经科学等多个学科的交叉影响所形成的。
1.1 强人工智能与弱人工智能的区别- 强人工智能：具备与人类智能一样甚至更高的智能水平，能够像人类一样思考、学习和解决复杂问题。
- 弱人工智能：能够执行特定任务，但缺乏人类智能的综合表现。
1.2. 人工智能的分类- 狭义人工智能：专注于单一任务的解决，例如语音识别和图像处理。
- 广义人工智能：能够执行多项具有不同智能要求的任务，并具备学习和推理能力。
2. 人工智能的应用领域2.1. 机器学习与数据分析- 人工智能利用机器学习算法，通过分析和解释数据，从中提取规律性的信息。
- 机器学习应用广泛，包括金融、医疗和市场营销等领域。
2.2. 自然语言处理- 人工智能可以理解和解释人类语言，并进行语义分析和语法处理。
- 自然语言处理在智能助理、翻译和情感分析等方面得到广泛应用。
2.3. 图像和视觉识别- 人工智能能够识别和理解图像中的对象、场景和表情。
- 图像和视觉识别应用于医学影像、安防监控和自动驾驶等领域。
2.4. 智能机器人- 人工智能技术使得机器人能够感知环境、学习知识和与人类进行交互。
- 智能机器人在生产制造、医疗护理和军事领域发挥着重要作用。
2.5. 自动驾驶技术- 人工智能在自动驾驶领域有着巨大的应用潜力。
- 自动驾驶技术可以提高交通安全性、提升出行便利性，并减少碳排放。
3. 人工智能的挑战与争议3.1. 数据安全和隐私问题- 人工智能的高效运作依赖于海量的数据，但数据泄露可能导致隐私泄露和滥用风险。
自然语言处理的基本概念与技术栈
自然语言处理的基本概念与技术栈自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一个很重要的分支，它应用于理解、处理和生成人类语言。
常见的应用场景包括语音识别、文本分类、机器翻译、问答系统等。
本文将介绍自然语言处理的基本概念和技术栈，让读者能够初步了解该领域的工作原理和技术。
1. 基本概念1.1 语料库语料库是指一种包含大量文本的数据集，通常用于自然语言处理任务的训练和评估。
语料库可以包括各种类型的文本，如新闻、小说、评论、社交网络等。
使用不同的语料库可以让模型更好地适应不同类型的文本。
1.2 标注标注是指将文本中的每个词或短语标记为具有特定含义或性质的任务，如词性标注、命名实体识别等。
标注工作通常需要人工的参与，需要耗费大量的时间和精力，但是标注数据对于训练模型非常重要。
1.3 分词分词是将文本拆分成词汇单元的过程。
相对于英文，中文的分词相对较为困难，因为中文没有像空格这样明确的分隔符。
可采用基于字典、基于统计、基于规则等不同的方法完成中文分词。
1.4 词性标注词性标注是将文本中的每个词标记为它们的词性（Part of Speech, POS）的任务。
通常使用的词性包括名词、动词、形容词、副词等。
词性标注对于词义消歧、句法分析等任务非常重要。
1.5 命名实体识别命名实体识别是将文本中的命名实体（Named Entity, NE）标注为人名、地名、机构名等任务。
命名实体识别对信息抽取、问答系统等任务非常重要。
2. 技术栈2.1 机器学习机器学习是自然语言处理中应用最广泛的技术之一。
各种自然语言处理任务可以用机器学习的方法来解决，通常使用的算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
2.2 深度学习随着深度学习技术的发展，自然语言处理领域也开始广泛使用深度学习方法。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、注意力机制（Attention Mechanism）等。
自然语言处理中文语料库-概述说明以及解释
自然语言处理中文语料库-概述说明以及解释1.引言1.1 概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域一项重要的研究领域，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。
而中文作为全球最流行的语言之一，对于中文语料库的建设和应用具有重要意义。
中文语料库是指收集和整理的大量中文文本数据集合，可以是书籍、报纸、电子邮件、社交媒体上的文本等。
它们以结构化或非结构化的形式存在，总结和反映了中文语言的特点和使用习惯。
概括而言，中文语料库在自然语言处理中扮演着至关重要的角色。
首先，中文语料库作为研究和开发的基础，为构建和训练中文语言模型提供了必要的数据和素材。
其次，中文语料库可以用于中文文本的词法分析、句法分析、语义分析以及情感分析等一系列任务，以获取更准确、更全面的语义信息。
在过去的几十年里，中文语料库的建设方法也得到了长足的发展。
传统的构建方法包括人工标注、网络爬虫等方式，但由于人力成本和效率问题，近年来基于自动化技术的语料库构建方法逐渐兴起。
利用自然语言处理和机器学习技术，可以通过大规模文本数据的自动抽取和标注来搭建中文语料库。
纵观全球的自然语言处理研究和应用领域，可以发现中文语料库的前景广阔而且潜力巨大。
随着人工智能技术的不断发展和深入，中文语料库可以为机器翻译、智能问答、信息检索等领域提供更加准确和高效的支持。
在大数据时代，中文语料库的规模和质量不断提升，将对中文自然语言处理的研究和应用产生积极而深远的影响。
尽管中文语料库的发展已经取得了很大的成绩，但仍面临着一些挑战。
其中之一就是语料库的规模和多样性问题。
尽管中文是世界上使用最广泛的语言之一，但由于其复杂的构造和汉字的数量庞大，建设大规模且多样化的中文语料库仍具有一定的难度。
总之，中文语料库在自然语言处理的研究和应用中起着重要的作用。
它们为中文语言模型的建立提供了基础数据，为各种文本分析任务提供了实验平台，同时也为人工智能技术的发展开辟了更加广阔的空间。
人工智能二级学科
人工智能二级学科1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行类似于人类智能的任务的技术和系统。
人工智能的研究领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等多个方面。
人工智能的发展旨在使计算机能够模拟和执行人类的智能行为，从而解决复杂的问题和任务。
人工智能二级学科是在人工智能一级学科的基础上进一步深化和拓展的学科。
它涵盖了更加专业和细分的领域，致力于研究和开发更加高级和复杂的人工智能技术和系统。
人工智能二级学科的学习内容包括深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识和技术。
2. 学科内容人工智能二级学科的内容主要包括以下几个方面：2.1 深度学习深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，构建多层次的神经网络模型，实现对大规模数据的学习和分析。
深度学习的核心是神经网络的设计和训练，通过大量的数据和反向传播算法，使神经网络能够自动提取和学习数据中的特征，并进行分类、识别、预测等任务。
2.2 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理的任务包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
在人工智能二级学科中，学习者将学习自然语言处理的基本概念、技术和算法，以及相关的应用案例和实践经验。
2.3 计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
计算机视觉的任务包括图像分类、目标检测、图像生成等。
在人工智能二级学科中，学习者将学习计算机视觉的基本原理、算法和技术，以及相关的应用案例和实践经验。
2.4 专家系统专家系统是人工智能的一个经典领域，它利用专业知识和推理技术，模拟和实现专家的决策和推理过程。
专家系统的核心是知识表示和推理机制，通过将专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式，实现对复杂问题的分析和解决。
自然语言处理教案
自然语言处理教案一、教学目标通过本教案的学习，学生应能够：1. 理解自然语言处理的基本概念和原理；2. 了解自然语言处理的应用领域和技术方法；3. 掌握自然语言处理的常用工具和算法；4. 应用自然语言处理技术解决实际问题。
二、教学重点1. 自然语言处理的概念和原理；2. 自然语言处理的应用领域和技术方法。
三、教学难点学生能够灵活运用自然语言处理技术解决实际问题。
四、教学内容与步骤【教学内容】1. 自然语言处理的概念和基本原理1.1 什么是自然语言处理1.2 自然语言处理的历史发展1.3 自然语言处理的基本原理2. 自然语言处理的应用领域2.1 机器翻译2.2 信息抽取2.3 情感分析2.4 问答系统3. 自然语言处理的技术方法3.1 分词与词性标注3.2 句法分析3.3 语义理解3.4 文本分类与聚类4. 自然语言处理的常用工具和算法 4.1 自然语言处理工具4.2 统计语言模型4.3 神经网络模型5. 自然语言处理的实际应用案例 5.1 机器翻译案例5.2 情感分析案例5.3 问答系统案例【教学步骤】（一）导入引入通过一个关于机器翻译的例子引入自然语言处理的概念和应用领域，激发学生对该课题的兴趣和好奇心。
（二）概念解释与讲解讲解自然语言处理的概念和基本原理，包括自然语言处理的定义、发展历史和基本原理。
（三）应用领域介绍介绍自然语言处理的应用领域，重点讲解机器翻译、信息抽取、情感分析和问答系统等方面的应用案例。
（四）技术方法讲解讲解自然语言处理的常用技术方法，包括分词与词性标注、句法分析、语义理解以及文本分类与聚类等方法。
（五）工具与算法介绍介绍自然语言处理的常用工具和算法，包括分词工具、词向量模型以及神经网络模型等。
（六）案例分析与讨论通过实际案例分析和讨论，展示自然语言处理在不同领域的具体应用效果和方法。
（七）综合应用实践学生分组完成一个自然语言处理实践项目，应用所学的技术方法解决实际问题。
灵医智惠医学文本结构化 手册
【导言】近年来，随着医学信息化技术的不断发展和智能医疗的快速普及，医学文本结构化技术作为医疗大数据分析和应用的重要工具，正日益受到人们的关注。
作为一种利用自然语言处理技术对医学文本进行分析和结构化的方法，医学文本结构化不仅能够提高医学信息的利用率和共享效率，还有助于医学知识的整合和传播。
在这一背景下，如何将智慧医疗与医学文本结构化技术相结合，推动医疗信息的智能化应用，成为当前亟待解决的问题之一。
本手册旨在系统介绍医学文本结构化的基本概念、关键技术和应用场景，以期为智能医疗领域的研究者和从业者提供参考和指导。
【目录】一、医学文本结构化的概念及意义二、医学文本结构化的关键技术1. 文本预处理技术2. 自然语言处理技术3. 信息抽取和知识表示技术三、医学文本结构化的应用场景与案例分析1. 临床医疗数据分析2. 医学文本挖掘与知识发现3. 智能问诊与辅助诊断四、医学文本结构化的挑战与展望1. 数据质量和标注难题2. 多语言文本处理问题3. 智能医疗应用的未来发展方向【一、医学文本结构化的概念及意义】1.1 概念：医学文本结构化是指利用自然语言处理技术对医学文本进行语义解析和语义标注，将医学文本转化为结构化的医学知识表示的过程。
1.2 意义：医学文本结构化可以将医学文本中的丰富信息提取和整合，为医学信息的存储、检索、分析和应用提供基础支撑。
通过医学文本结构化，可以实现医学知识的智能化管理和应用，提高医疗数据的利用效率和精准度。
【二、医学文本结构化的关键技术】2.1 文本预处理技术：包括文本清洗、分词、词性标注和句法分析等，用于提取原始文本中的基本语言特征。
2.2 自然语言处理技术：包括命名实体识别、语义角色标注、语义相似度计算等，用于对文本的语义信息进行深层次的分析和理解。
2.3 信息抽取和知识表示技术：包括关键信息抽取、实体关系抽取、本体建模和知识图谱构建等，用于将语义结构化的医学知识表示为计算机可理解和处理的形式。
自然语言理解LP
语料库示例
北京大学计算语言所富士通人民日报标注语料库样例： 历史/n 将/d 铭记/v 这个/r 坐标/n ：/w 北纬/b ４１．１ /m 度/q 、/w 东经/b １１４．３/m 度/q ；/w 人们/n 将/d 铭记/v 这/r 一/m 时刻/n ：/w １９９８年/t １月 /t １０日/t １１时/t ５０分/t 。/w ……
解决办法：理性主义方法与经验主义方 法的融合。 符号智能＋ 计算智能 理性主义研究方法— 符号处理系统 经验主义研究方法— 基于语言数据的计 算方法 理性主义与经验主义的合谋— 融合方法
二、形式语法
2.1 概述 形式语法理论的目的是试图用精确的数 学模型（形式语言）来刻画自然语言。 与统计语言模型不同的是，对于一个形 式语法体系来说，一个句子是否属于一 种语言，只存在“是”“否”两种答案， 不存在中间状态（概率）
语义学(Semantics)问题：研究如何从 一个语句中词的意义，及这些词在该语 句的句法结构中的作用来推导出该语句 的意义。 语用学(Pragmatics)问题：研究在不同 上下文中语句的应用，以及上下文对语 句理解所产生的影响。
1.4 自然语言理解研究的基本方法
理性主义（规则方法）1960 – 1980中期 基本信念：有限语言规则覆盖无限语言现象。 然而： （1）语言现象无限丰富和动态开放，“规则有 限性和封闭性”受到质疑 （2）随着规则数量增多，可能经常产生规则之 间的矛盾冲突 （3）人工提取规则费时费事，机器提取规则的 质量还难以保证
一切的智能领域里竞争起来。但是，以哪一点作为竞争的出发点呢？
这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的 活动作为最好的出发点，不过，我更倾向于支持另一种主张，这种主 张认为，最好的出发点是制造出一种具有智能的、可用钱买到的机器， 然后，教这种机器理解英语并且说英语。这个过程可以仿效小孩子说 话的那种办法来进行。” Turing提出，检验计算机智能高低的最好办 法是让计算机来讲英语和理解英语。他天才地预见到计算机和自然语 言将会结下不解之缘。
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难点 1、自然语言处理中四个最基本的任务
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观看视频-google语音助手
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2.2.1 自然语言处理与理解
自然语言处理与理解（NLP&NLU）：是计算机科学、人工智能、语言学的交叉学 科技术领域。其技术目标是让机器能够理解人类的语言，是人和机器进行交流的 技术。目前主要应用领域有：智能问答、机器翻译、文本分类、文本摘要等。
《人工智能应用导论》
第二章 人工智能主要研究方向
以匠心致创新
2.1 机器感知与模式识别
目
录
2.2 自然语言处理与理解
2.3 知识图谱与知识工程
以匠心致创新
ห้องสมุดไป่ตู้
2.2 自然语言处理与理解
目标
1、掌握自然语言处理中四个最基本的任务 2、了解自然语言人机交互
重点 1、自然语言处理中四个最基本的任务
2、自然语言人机交互应用体验
➢智能聊天助理程序是采用自然语言处理算法来实现人 机对话。根据聊天机器人的智能水平，可以分为“弱人 工智能”聊天助理和“强人工智能”聊天助理。
以匠心 致创新
➢ 苹果近日被爆聘请合同工对Siri的 录音定期进行监听和分析，其中涉 及私人医疗信息、商品交易等
➢ 这些录音还带着诸如地点、联系记 录和应用程序数据等用户信息。
自然语言处理中四个最基本的任务：
●PN:代词 VV:动词 NR:专有名词 ●root：根节点 nsubj:主语 dobj:宾语 ●O:不是命名实体 B:是命名实体
自然语言处理示例
以匠心 致创新
2.2.2 亚马逊 Alexa等智能聊天助理程序的应用，正试图颠覆人们和 手机交流的根本方式，将手机变成聪明的小秘书。