第八章 自然语言处理教案资料
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。
自然语言处理课程设计
自然语言处理课程设计自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
本文将讨论自然语言处理课程设计的相关内容。
一、导言自然语言处理是人类与计算机之间进行有效沟通的关键。
随着人工智能的快速发展，NLP在许多领域中得到了广泛的应用，例如机器翻译、自动问答、情感分析等。
因此，学习和掌握NLP的基本原理和技术成为了现代人工智能从业者的必备能力。
二、课程目标本课程的主要目标是培养学生对自然语言处理的基本概念和方法的理解，以及掌握一些常用的NLP技术和工具。
通过本课程的学习，学生将能够理解和应用自然语言处理技术解决实际问题。
三、课程内容1. 自然语言处理基础知识- 自然语言处理的定义和发展历程- 自然语言处理的挑战与应用领域- 自然语言处理的基本任务：分词、词性标注、句法分析等2. 文本表示与语言模型- 文本表示方法：词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等- 统计语言模型与神经语言模型- 词嵌入与文本分类3. 信息抽取与问答系统- 命名实体识别与关系抽取- 信息抽取的方法与工具- 问答系统的原理与实现4. 机器翻译与文本生成- 机器翻译的基本方法：统计机器翻译、神经机器翻译- 文本生成的方法与应用：文本摘要、对话系统等5. 情感分析与情感生成- 情感分析的基本方法与情感词典- 情感生成的方法与应用四、教学方法本课程将采用理论讲解与实践结合的教学方法。
在理论讲解环节，教师将详细介绍自然语言处理的基本概念和方法；在实践环节，学生将通过编程实践来巩固所学知识，并完成一些NLP相关的小项目。
五、评估方式本课程的评估方式包括平时作业、实验报告和期末考试。
平时作业主要是对课程理论知识的巩固和实践项目的完成；实验报告要求学生利用所学方法解决一个具体的NLP问题，并撰写实验报告；期末考试将对学生对课程知识的掌握程度进行综合考察。
NLP课件(自然语言处理课件)
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的 回答。
语音识别和合成
将人类语音转换成文本或将文 本转换成人类语音。
自然语言处理发展历程
早期阶段
以语言学为基础，研究 词语的形态、语法和语 义等。
统计方法阶段
引入统计学方法，利用 大规模语料库进行语言 模型的训练和应用。
深度学习阶段
借助深度学习技术，通 过神经网络模型实现更 复杂的自然语言处理任 务。
未来发展趋势预测
深度学习技术融合
随着深度学习技术的不断发展，未来 自然语言处理将更加注重与深度学习 技术的融合，利用神经网络模型提高 自然语言处理的性能。
知识图谱与语义网
随着知识图谱和语义网技术的不断发 展，未来自然语言处理将更加注重对 文本知识的表示和推理，以及对多源 异构数据的整合和分析。
多模态数据处理
问答系统定义
能自动回答用户提出的问题的系统。
问答系统原理
包括问题分析、信息检索、答案抽取与生成等步 骤。
问答系统实现技术
包括自然语言处理、机器学习、深度学习等技术。
典型案例分析
案例一
基于模板的问答系统，通过预定义模板匹配问题并返回相应答案。
案例二
基于知识图谱的问答系统，利用知识图谱中的实体和关系回答用 户问题。
案例二
基于Transformer的文本生成模型。该模型采用自注意力机 制和位置编码技术，能够生成具有丰富语义和连贯性的长 文本。
案例三
对话生成系统。该系统结合自然语言处理和深度学习技术， 能够根据用户输入的对话内容自动生成符合语境和语义规 则的回复。
08 总结与展望
自然语言处理技术总结
词汇级别处理
自然语言处理教学设计方案
自然语言处理教学设计方案介绍本文档旨在提供一份自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）教学设计方案，以帮助教师有效地进行NLP的教学。
NLP是计算机科学中的一个重要领域，涉及人工智能和语言学的交叉。
通过研究NLP，学生可以了解并应用自然语言处理技术，改善计算机与人类之间的交流和理解能力。
目标- 通过本课程，学生应该能够：- 理解自然语言处理（NLP）的基本概念和原则；- 掌握常见的NLP技术和算法；- 能够在实际应用中运用NLP技术解决特定问题；- 发展批判性思维和创新能力。
教学内容模块一：自然语言处理入门- 介绍自然语言处理的定义、历史与应用领域；- 解释NLP的基本原理和核心概念；- 介绍常见的NLP任务和应用。
模块二：NLP基础技术- 文本分词（Tokenization）；- 词性标注（Part-of-Speech Tagging）；- 命名实体识别（Named Entity Recognition）；- 句法分析（Syntactic Parsing）；- 语义分析（Semantic Analysis）。
模块三：NLP高级技术- 机器研究方法在NLP中的应用；- 机器翻译（Machine Translation）；- 文本分类与情感分析（Text Classification and Sentiment Analysis）；- 信息抽取与知识图谱（Information Extraction and Knowledge Graph）。
模块四：NLP实践应用- 介绍实际应用案例和商业产品；- 指导学生进行NLP项目设计和实现；- 引导学生开展NLP相关研究和创新。
教学方法- 授课：通过讲授理论知识和示范实例，向学生传达NLP的基本概念和技术。
- 实践：通过课堂练、编程项目和实际应用案例，引导学生亲自动手实践，提高NLP技术的应用能力。
- 讨论：组织案例分析和学术讨论，促进学生批判性思维和创新能力的培养。
自然语言处理 教学大纲
自然语言处理 教学大纲以下是一份自然语言处理教学大纲的示例，可以根据自己的需求和课程安排进行调整：课程名称：自然语言处理一、课程简介本课程主要介绍自然语言处理的基本概念、方法和技术，包括词法分析、句法分析、语义理解、文本分类等内容。
通过本课程的学习，学生能够了解自然语言处理的基本任务和方法，掌握自然语言处理的基本技术，具备一定的自然语言处理实践能力。
二、教学目标1. 了解自然语言处理的基本概念和任务；2. 掌握自然语言处理的基本方法和技术；3. 能够运用自然语言处理技术解决实际问题；4. 培养学生的自然语言处理实践能力和创新精神。
三、教学内容1. 自然语言处理概述（1）自然语言处理的定义和任务；（2）自然语言处理的发展历程和现状。
2. 词法分析（1）词法分析的概念和任务；（2）中文分词技术；（3）词性标注技术。
3. 句法分析（1）句法分析的概念和任务；（2）句法分析的方法和技术；（3）句法分析的应用。
4. 语义理解（1）语义理解的概念和任务；（2）语义表示方法；（3）语义推理技术。
5. 文本分类（1）文本分类的概念和任务；（2）文本特征提取技术；（3）文本分类算法。
6. 信息抽取（1）信息抽取的概念和任务；（2）命名实体识别技术；（3）关系抽取技术。
7. 文本挖掘（1）文本挖掘的概念和任务；（2）文本聚类算法；（3）文本关联规则挖掘算法。
8. 情感分析（1）情感分析的概念和任务；（2）情感词典的构建方法；（3）情感分析算法。
9. 自然语言处理应用（1）机器翻译；（2）问答系统；（3）自动摘要生成。
四、教学方法1. 课堂讲授：讲解自然语言处理的基本概念、方法和技术；2. 案例分析：通过实际案例分析，加深学生对自然语言处理技术的理解和应用；3. 实验教学：通过实验教学，培养学生的自然语言处理实践能力；4. 课程项目：通过课程项目，培养学生的自然语言处理综合能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业、实验报告等；2. 期末考试：采用笔试或机试的方式，考察学生对自然语言处理的基本概念、方法和技术的掌握程度。
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构建大规模中文文本语义体系和语料库，开发相应软 件系统原型。
文本校对
正确的用法 执著 思维 唯一 唯心 磨炼 历事练心 做主 做一位智者 叫做
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入 文本中的有关问题； 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本 的 摘要； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
计算语言学是从计算角度处理语言 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化 的、可计算的方式（计算模型）加以表示。
中文信息处理
中文信息处理的研究内容是利用计算机对汉语的音、 形、义等语言文字信息进行的加工和操作，包括：对 字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、 压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处 理技术。
语义分析：识别一句话所表达的实际意义。
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。
语义与语用
同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
病毒
计算机领域：计算机病毒 医学领域：生物学病毒
自然语言处理的概念
自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） 也称自然语言理解或计算语言学； 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人 类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输。 NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学 科的交叉学科和边缘学科。
BT：变态
7456：气死我了
语言的构成
语言
词汇
词
熟语
词法
语法
句法
词素
构形法
构词法 词组构造法 法
造句法
自然语言处理的层次
语音分析：从语音流中区分出一个一个声音 单元----音素
词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇 的各个词素，确定单词的词性、词义等。
句法分析：对句子和短语的结构进行分析， 找出词、短语等的相互关系及在句子中的作 用等。
自然语言理解的困难
自然语言具有多样性（不同语种、不同地域、不同
人群）
自然语言具有进化性 自然语言的模糊性 自然语言的歧义性
处理歧义问题是NLP的核心问题。自然语言处 理过程就是各种歧义现象的消解过程。
机器能够理解人的语言吗？
很难！
什么是理解？ 结构主义：机器的理解机制与人相同（白盒） 问题：人类语言理解机理尚未清楚 功能主义：机器的表现与人相同即可（黑盒） 图灵测试 如果通过自然语言的问答，一个人无法识别 和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能
8.1自然语言处理概述
基本语言学知识 自然语言处理概念 自然语言理解 研究目标 研究内容 NLP应用 发展历史
自然语言的概念
什么是自然语言
语言是人类交际的工具，是人类思维的载体
人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等
世界语 自然语言：
形式：口语、书面语、手语 语种：汉语、英语、日语、法语…
一次科学实验
巴别塔
据《圣经》创世记第11章记载，是当时人类联合起来 兴建，希望能通往天堂的高塔。为了阻止人类的计划， 上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通， 计划因此失败，人类自此各散东西。
内容提纲
8.1 自然语言处理概述 8.2 自然语言处理的基本技术 8.3 自然语言处理技术路线 8.4 实例与系统演示
[应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取
[基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等
[资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设
软件企业 NLP研究者 语言学家
NLP 的应用
NLP应用前景
据统计，日常工作中80%的信息来源于语言，处 理文本的需求在不断增长
2013年973重点支持方向
互联网环境中文信息处理与深度计算的基本理论与方 法
研究互联网规模中文深度计算的理论与模型，包括中 文信息表示理论与模型、句子与篇章的结构分析和语 义理解等方法；
研究言语多通道感知机理，包括多言语识别、翻译、 合成与融合、开放式多类型语言知识大规模获取与组 织等方法；
语言学是研究语言规律的科学
网络语言
“昨晚，我的JJ带着他的青蛙BF到我家来 吃饭。在饭桌上，JJ的BF一个劲儿地对 我妈妈PMP，说她年轻的时候一定是个 漂亮MM，那酱紫真是好BT，7456……”
JJ : 姐姐
酱紫：这样子
BF : boy friend
青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友
PMP:拍马屁
MM：妹妹
自然语言处理的研究目标
弱人工智能目标：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；
强人工智能目标：让用户能通过自然语言与计算 机自由对话；
NLP研究内容
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、 电子政务、远程教育、语言学习
文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数量 在不停地增长
电子邮件、新闻、网页、科技论文、 用户抱怨信
NLP典型应用
智能搜索引擎、自动问答、信息获取、语义网 语音识别，文字识别、输入法 机器翻译，自动文摘，跨语言检索 文本分类、文本聚类、文本分析（结构、内容、
情感）、文本挖掘（主题跟踪：人物跟踪，企业 跟踪)、文本过滤
第八章 自然语言处理
古埃及关于语言起源的故事
希腊史学家希罗多图斯的<史记> 载有一段埃及的故事:
古埃及的一位国王曾为探究人类最初的语言词汇到底 是什么而采取出人意料的办法。有一次，一个孩子降 生，他就下令让一个牧人把孩子放到荒郊野外，命令 他不许和孩子说任何话，还要一边放羊，一边照顾这 个孩子，等这个孩子说第一个词时马上来报告。一年 多以后，孩子说出第一个词汇bekos。国王立即召集 学者研究这个词的出处，后来发现是弗吉里亚语中面 包的意思，国王就认为人类最早开始说的词就是面包。