自然语言处理系列(2)：Word2Vec
人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用
人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用 摘要：如今，随着人工智能的迅速发展，自然语言处理技术已经成为互联网应 用中的一个炙手可热的研究方向，各大公司也都投入巨额资金和高端人力。但是，在高速发展过程中的自然语言处理技术仍然面临着巨大挑战。在这样的背景下， 本文主要探讨了人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用有关内容，可供参考。 关键词：人工智能；自然语言；处理技术；发展应用 1自然语言处理的概述 自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成的操作和加工。主要包括自然 语言理解和自然语言生成两个流程。其中自然语言理解是指计算机能够理解自然 语言的意义。自然语言生成是指计算机能够以自然语言来表达给定的意图。 2自然语言处理的相关技术和应用分析 2.1个性化智能推荐 个性化智能推荐以自然语言文本挖掘为基础，具有信息过滤的作用，能够以 用户档案或者历史行为记录为依据，对用户的兴趣爱好进行学习，进而围绕给定 物品岀发，对用户的偏好或者评分进行预测。电子商务发展过程当中，信息处理 面临着信息过载的问题，用户如何在快速增长的资源中对自己所需信息进行准确 定位，是一个重要的问题，正如同商家需要向用户提供精准恰当的服务一般，都 存在一定难度。推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。通过跟踪用户在商城的 浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推荐，提高商品曝光率和用 户决策效率。“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。据报道，推荐系 统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，而且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。在新闻服务领域，以细分化的数据分 析为基础的个性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。通过用户个人的信 息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析， 从而进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平台更“懂”用户，提 升了用户体验和粘性。 2.2语音识别技术 以机器为支持来对过程进行识别和理解，促进语音信号向文本与命令技术的 转变，这就是语音识别技术的整个过程，从本质上来说，就是确保人类的语言能 够为机器所理解，促进人类语音词汇内容向计算机可读数据的转化，从而满足应 用需求。在这一过程当中，需要将连续讲话进行合理分解，建立规则以准确理解 语义。前端降噪、语音切割分帧等都是语音识别技术的重要流程，可将其框架分 为声学模型、语言模型以及解码这三个方面。在智能家居领域，普通家庭都会有 很多需要红外遥控器控制的家电，由于红外线传输会受到空间位置影响，一个可 将多个遥控设备集中于一体并且可以通过声音控制其常用功能的集成设备，能自 动切断电源，调换频道。双手没有空闲的状态下，可以通过语音来与智能音箱进
浅谈自然语言处理
浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)
0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人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。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。
自然语言理解技术
自然语言理解技术，未来人工智能的核动力 摘要：自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一，同时也是目前前沿的难题之一。它研究能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，是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义，阐述自然语言理解的研究及其相关应用，综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望，是十分有意义的。 关键词：自然语言理解技术；智能信息服务； 1.引言： 随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义： 广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统，是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话，指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，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。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，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象人那样理解、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。2. 1自然语言理解技术的含义： 首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。 其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多
NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文
相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.sodocs.net/doc/4318338412.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
概率论在自然语言处理中的应用
概率论在自然语言处理中的应用 twd2 2017年5月4日 当下，人工智能是热议话题。人工智能中，有一个方向叫做自然语言处理。 而在自然语言处理方面，有两个经典的问题：光学字符识别（奏奃奒）和拼音输 入法。它们都可以用概率的方法解决，本文就尝试讨论这个话题。 光学字符识别问题所谓光学字符识别（奏奃奒），就是给定一幅图片，让计算 机程序识别出来图片中的文字。这涉及到图像匹配、模式识别等算法，但本文 不关注于此，本文关注的是后处理的过程。 首先，对于一个字符的识别，识别结果就可能有多种，每一个结果都有一 个置信度。所谓后处理过程，就是对于已经识别出来的字串（字串每个字都有 多种可能选项），选择“最佳”的组合。这和下文讨论的拼音输入法十分类似，所以本文的重点放在对于拼音输入法的讨论。 拼音输入法问题拼音输入法，指的是一个程序，它接受用户输入的拼音串（比如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥奪奩女奵奡奮奪奩奫奥奸奵奥她奵奪奩女奨奵奸奩”），根据内部数据，将这 个拼音串转换为文字串输出（对于上面的例子就是“清华大学计算机科学与技 术系”）。 对于输入拼音串的每一个拼音（上面例子中的“奱奩奮奧”、“奨奵奡”、“奤奡”、“奸奵奥”等），可以简单直接地查询字典来获得该拼音对应的所有可能的字，然后选择“最佳”的组合，认为是该拼音串对应的句子： 请清氢··· 画话华··· 大打答··· 学雪血··· ··· “最佳”的不同的定义方法，对应着寻找最佳组合的不同算法。这里，我讨论 一个简单的二元字模型或字的二元模型。我理解中，字的二元模型就是将句子 失
中相邻的两个字作为一组，后一个字出现的概率只和前面一个字出现的情况有关。这能够极大地简化相关算法设计、提高算法速度，但是准确度也会因此受到不良影响。 对于任意一个句子S ，如果记其长度n |S |，并且记S 夽w 1w 2···w n ，w i ∈W 夨i 夽失,夲,...,n 天为字符集W 中的一个字符，那么，其出现的概率P 夨S 天可以表示成： P 夨S 天夽 P 夨w 1天·P 夨w 2|w 1天·····P 夨w n |w 1w 2···w n ?1天夽n i =1 P 夨w i |w 1w 2···w i ?1天 其中，P 夨w i 天夨i 夽失,夲,...,n 天为w i 出现的概率。 在字的二元模型下，这个表达式可以进一步简化成： P 夨S 天≈ n i =1P 夨w i |w i ?1天再由条件概率的定义及大数定律， P 夨w i |w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天P 夨w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天count 夨?天P 夨w i ?1天count 夨?天≈count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天 其中，count 夨w 天夽w 出现的次数，并且count 夨?天 w ∈W count 夨w 天，表示字和字的二元组出现次数总和。它们都可以由语料统计得到。于是， P 夨S 天≈ n i =1count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天 这就是一个句子出现概率的算法。记W 夨y 天夽{拼音y 对应的所有字}?W ，不妨认为其中的元素按照某种顺序排好序。这样，给定一个包含m 个拼音的拼音串y 1y 2···y m ，如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥”，可以枚举每一个可能的句子S ∈ m i =1W 夨y i 天夽{请,清,氢,...}×{画,话,华,...}×{大,打,答,...}×{学,雪,血,...}，计算P 夨S 天，然后认为P 夨S 天最大的S 就是这个拼音串对应的句子，即对y 1y 2···y m 求出 奡奲奧奭奡奸S ∈ m i =1W (y i ) {P 夨S 天}实现上有几个问题：精度问题、平滑问题以及速度问题。 夲
自然语言处理的关键技术
自然语言处理的关键技术 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术
语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术
自然语言处理
自然语言处理 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能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。自然语言处理是一门融语言学、 计算机科学、数学于一体的科学。 因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括中文、英文、俄 文、日文、德文、法文等等，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。 自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机 系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类 的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识 也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部 分。 用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意 义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大
量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类 的语言能力和智能的机制。 实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然 语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因 此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理 解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。 无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是 十分困难的。从目前的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较 长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有 些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、 各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。 自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十 分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的
北京大学自然语言处理
语言信息工程系与自然语言处理 自然语言处理做什么？ 首先，让我们从那些比较实用的方面来看看什么是自然语言处理。一般来说，所有那些和语言相关的数据，以及处理它的计算机程序，都是我们研究的内容。现在，个人计算机和网络已经进入我们日常的生活，我们用它们做文书处理，收发电子邮件，看新闻，搜索资料，…，所有这些，我们看到的、输入的和存贮的都用到了至少一种自然语言，比如说，中文或者是英文。 自然语言处理技术，简单来说就是实现那些与语言处理相关的特定任务的程序，举例来说，它们可能是： 支持文本处理：例如，智能文字输入，查找拼写错误，寻找与改正病句等； 写作支持：帮助作者寻找合适的语言表达方法，甚至文体风格，至少也能帮助用户使用最正确的术语表达形式； 辅助翻译：从一种语言翻译为另一种语言，或多种语言，未来的目标是全自动化高正确率的翻译，虽然达到这个目标的路很艰辛； 改进信息组织与管理：文献主题标引、关键词标引，文本分类、聚类，自动文摘，模板式信息提取等等。由此，我们可以更有效地利用信息和知识； 信息检索，除了研制更强大更准确的搜索引擎之外，也有相当多的研究关注如何检索到更深层次的东西，例如试图分析与理解被检索文档的语义内容等； 辅助语言学习，如果现在我们还不用计算机以及有效的语言学方法来帮助我们学习语言，无论是母语还是外语，那是不可思议的。事实上，自然语言处理在语言教学领域已经开始大展身手了… 所有这些问题我们要能有完美的解决，显然不只是应用计算机科学与技术的技艺。更进一步说，我们要透彻理解和把握自然语言的自身特性。自然语言处理横跨计算机科学和语言学，相应的数学和逻辑基础也很重要。 从抽象化的理论层面看自然语言处理，则更加微妙。计算机只是操纵符号运算的自动机器。语言是符号的集合和系统，尽管自然语言包含了极其复杂的符号以及运用的规则。自然语言处理技术扩展了传统语言学研究的视野和方法，让
自然语言处理技术在中文全文检索中的应用
3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能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,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复
自然语言处理的单词嵌入及表征方法
自然语言处理的单词嵌入及表征方法 简介 过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。 虽然结果好，我们也必须思考……它们为什么这么好使？ 在这篇文章里，我综述一下在自然语言处理（NLP）上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。我认为这是个非常简练而优美的视角。 单隐层神经网络 单隐层神经网络有一个普适性（universality）：给予足够的隐结点，它可以估算任何函数。这是一个经常被引用的理论，它被误解和应用的次数就更多了。 本质上这个理论是正确的，因为隐层可以用来做查询表。 简单点，我们来看一个感知器网络（perceptron network）。感知器（perceptron）是非常简单的神经元，如果超过一个阈值它就会被启动，如果没超过改阈值它就没反应。感知器网络的输入和输出都是是二进制的（0和1）。 注意可能的输入个数是有限的。对每个可能的输入，我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元（见注解1）。然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得到的结果（见注解2）。
这样可以说明单隐层神经网络的确是有普适性的。但是这也没啥了不起的呀。你的模型能干和查询表一样的事并不能说明你的模型有任何优点。这只能说明用你的模型来完成任务并不是不可能的罢了。 普适性的真正意义是：一个网络能适应任何你给它的训练数据。这并不代表插入新的数据点的时候它能表现地很理想。 所以普适性并不能解释为什么神经网络如此好用。真正的原因比这微妙得多…为了理解它，我们需要先理解一些具体的成果。 单词嵌入（Word Embeddings） 我想从深度学习研究的一个非常有意思的部分讲起，它就是：单词嵌入（word embeddings）。在我看来，单词嵌入是目前深度学习最让人兴奋的领域之一，尽
自然语言处理在现实生活中运用
自然语言处理在现实生活中运用 1 需求分析与描述： 首先谈下这款软件的来源和用途吧，本科至今没有挂科记录，很不幸第一次《英语学位英语考试
自然语言处理技术分享1
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。
自然语言处理大纲
课程编号：S0300010Q 课程名称：自然语言处理 开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：关毅刘秉权 先修课程：概率论与数理统计适用学科范围：计算机科学与技术 学时：40 学分：2 开课学期：秋季开课形式：课堂讲授 课程目的和基本要求： 本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习，使学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音识别）的研究奠定基础。 课程主要内容： 本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。 1 自然语言处理技术概论（2学时） 自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线；自然语言处理技术的发展概况及主要困难；本学科主要科目；本课程的重点与难点。 2 自然语言处理技术的数学基础（4学时） 基于统计的自然语言处理技术的数学基础：概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件，包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注；如何处理成批的文件等实践内容 3 自然语言处理技术的语言学基础（4学时） 汉语的基本特点；汉语的语法功能分类体系；汉语句法分析的特殊性；基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。 4 分词与频度统计（4学时） 中文分词技术的发展概貌；主要的分词算法；中文分词技术的主要难点：切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法；中外人名、地名、机构名的自
成果篇 —— 自然语言处理与数据挖掘研究的两个应用成果
自然语言处理与数据挖掘研究的应用 唐杰李涓子 清华大学计算机系知识工程研究室 清华大学计算机系知识工程研究室研究方向为网络环境下的知识工程，研究室融合自然语言处理、社会网络分析与挖掘和语义Web技术，研究Web信息处理的基础理论和关键技术。研究者社会网络挖 掘与搜索系统ArnetMiner II和面向事件的新闻挖掘与搜索系统Newsminer是实验室应用多年的研究 成果建立的在学术研究和新闻领域的应用系统。 一、研究者社会网络的挖掘与搜索系统 ArnetMiner II（简称AMiner, https://www.sodocs.net/doc/4318338412.html,）是通过研究者合作关系建立起来的社会网络挖掘与搜索系统。系统采用自然语言处理和社会网络分析与挖掘技术，提供研究者语义信息抽取、面向话题的专家搜索、权威机构搜索、话题发现和趋势分析、基于话题的社会影响力分析、研究者社会网络关系识别、即时社会关系图搜索、研究者能力图谱、审稿人推荐在内的众多功能，能够为研究者提供更全面的领域知识和更具针对性的研究话题和合作者信息，为科研的更好发展提供服务。 (a) 专家搜索。(b) 会议分析。
搜索数据挖掘领域专家、权威机构和相关学术论文。用户可以个性化的定制搜索结构。近10年国际会议SIGIR引用次数最高的100篇文章在各年的分布，作者国籍(原籍)分布等。 图 1:系统部分功能截图（https://www.sodocs.net/doc/4318338412.html,） 图1举例列举了AMiner系统的两个功能：(a) 专家搜索和 (b) 会议分析。其中在专家搜索中，用户输入查询词（例如：data mining），系统返回该领域专家、重要的国际会议和权威期刊或者权威机构以及相关学术论文。在该搜索中，用户还可以个性化的定制返回结果。在会议分析功能中，用户可以查看指定国际期刊或者国际会议近年引用次数最高的文章在各年的分布、作者国籍(原籍)分布、以及引用次数最高的作者排序情况等。 目前AMiner系统共收录103万研究者、314万篇论文信息和8,046多个会议信息，累积数据规模已经达到2.35 TB，系统在线运行7年多以来，吸引了220个国家2,766,356个独立IP的访问。吸引了218个国家210万个独立IP的访问（>1亿3千460万访问日志），访问量还在以每月平均20%左右的速度增长。并且，系统API还得到全球最大出版社Elsevier和KDD’10-’12, PKDD’11, ICDM’11, WSDM’11, ISWC’10等20余个重要国际会议进行论文-审稿人自动分发和提供语义信息服务。同时，ArnetMiner系统为社会网络挖掘的科学研究提供大量科研数据，已成为学术搜索和社会网络挖掘研究的实验平台。 二、面向事件的新闻挖掘与搜索 NewsMiner（https://www.sodocs.net/doc/4318338412.html,）是一个采用中文信息处理和文本挖掘技术实现的面向事件的新闻挖掘与搜索系统。系统从新闻本身的特点（5W1H）出发，以事件为核心，利用话题分析与知识关 联技术，从事件、话题、实体三个层面组织新闻，为用户提供一个更深入、更便捷的新闻事件理解和 搜索服务。NewsMiner包含4个组件： 1.数据采集：数据采集是从互联网上获取新闻事件相关数据并进行结构化处理的组件，为系统 提供数据保障。新闻相关数据包括新闻专题报道、用户生成内容和大规模知识库，目前主要 从新闻门户专题网站和百度热搜词获取新闻事件报道新闻、从微博和天涯等论坛获得新闻相 关的用户生成内容并抓取百度百科、互动百科和Wiki等公共的大规模知识库。 2.新闻挖掘：新闻挖掘是NewsMiner中核心组件，为系统提供面向事件的新闻分析和挖掘算法。 主要包括实体识别与抽取、事件话题模型与分析、以及知识链接。实体识别与抽取是从新闻 文档识别命名实体（人物、地点、组织机构和时间）的过程，回答Who、Where和When的问 题；话题建模与分析是通过话题模型发现同一事件下的隐含话题，并通过概率分布分析事件、话题和实体之间关系，是发现媒体和用户关注点的过程；知识链接是将新闻事件和实体和外
自然语言处理的应用及发展趋势
自然语言处理的应用及发展趋势 摘要本文主要阐述了自然语言处理的研究内容，以及对目前相关领域的应用加以讨论。自然语言处理的研究内容主要有四大块[1-2]：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向、语言工程方向。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词自然语言处理应用发展趋势 一.自然语言处理的研究内容 自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向： (1）语言学方向 本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。 （2）数据处理方向 是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。 （3）人工智能和认知科学方向 在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。 （4）语言工程方向 主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。 二.自然语言处理的应用 以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、
自然语言处理中英文术语对照
abbreviation 缩写 [省略语] ablative 夺格(的) abrupt 突发音 accent 口音/{Phonetics}重音 accusative 受格（的） acoustic phonetics 声学语音学 acquisition 习得 action verb 动作动词 active 主动语态 active chart parser 活动图句法剖析程序 active knowledge 主动知识 active verb 主动动词 actor-action-goal 施事(者)-动作-目标 actualization 实现(化) acute 锐音 address 地址{信息科学}/称呼（语）{语言学} adequacy 妥善性 adjacency pair 邻对 adjective 形容词 adjunct 附加语 [附加修饰语] adjunction 加接 adverb 副词 adverbial idiom 副词词组 affective 影响的 affirmative 肯定（的；式） affix 词缀 affixation 加缀 affricate 塞擦音 agent 施事 agentive-action verb 施事动作动词 agglutinative 胶着（性） agreement 对谐 AI (artificial intelligence) 人工智能 [人工智能] AI language 人工智能语言 [人工智能语言] Algebraic Linguistics 代数语言学 algorithm 算法 [算法] alienable 可分割的 alignment 对照 [多国语言文章词；词组；句子翻译的] allo- 同位-
自然语言处理技术的三个里程碑
自然语言处理技术的三个里程碑 微软亚洲研究院黄昌宁张小凤 摘要要：本文就半个世纪以来自然语言处理（NLP）研究领域中笔者所观察到的要点进行阐述，其中包括两个事实和三大重要成果。近年自然语言处理研究所揭示的两个事实为：（1）对于句法分析来说，基于单一标记的短语结构规则是不充分的；（2）短语结构规则在真实文本中的分布呈现严重扭曲。换言之，有限数目的短语结构规则不能覆盖大规模语料中的语法现象。这与原先人们的预期大相径庭。笔者认为，NLP技术的发展历程在很大程度上受到以上两个事实的影响。从这个意义上来说，在该领域中可以称得上里程碑式的成果有如下三个：（1）复杂特征集和合一语法；（2）语言学研究中的词汇主义；（3）语料库方法和统计语言模型。业内人士普遍认为，大规模语言知识的开发和自动获取是NLP 技术的瓶颈问题。因此，语料库建设和统计学习理论将成为该领域中的关键课题。 关键词词：自然语言处理复杂特征集词汇主义语料库方法统计语言模型 1. 引言 随着高科技的迅速发展，其应用深入人们生活的各个方面。信息输入、检索、人机对话等对自然语言处理（NLP）提出越来越高的要求，使NLP 研究成为本世纪最热门的学科之一。从50年代的机器翻译和人工智能研究算起， NLP 至今至少也有长达半个世纪的历史了。在这个进程中，学术界曾经提出过许多重要的理论和方法，也诞生了丰富的成果。但笔者认为，近二十年年来在这一领域中堪称里程碑式的贡献有如下三个：（1）复杂特征集和合一语法；（2）语言学研究中的词汇主义；（3）语料库方法和统计语言模型。这三个成果将继续对语言学、计算语言学和NLP 的研究产生深远影响。为了更好地理解这些成果的意义，有必要先介绍一下两个与此相关的事实。 2. 两个事实 2.1 事实之一 大家知道，在自然语言处理中为了识别一个输入句子的句法结构，首先要把句子中的词一个一个地切分出来：然后去查词典，给句子中的每个词指派一个合适的词性（part ofspeech）；之后再用句法规则把句子里包含的的句法成分，如名词短语、动词短语、小句等，逐个地识别出来。进而，判断每个短语的句法功能，如主语、谓语、宾语等，及其语义角色，最终得到句子的意义表示，如逻辑语义表达式。这就是一个句法分析的全过程。 本文要提到的第一个事实是：短语结构语法（Phrase Structure Grammar，简称PSG）不能有效地描写自然语言。PSG在Chomsky 的语言学理论中占有重要地位，并且在自然语言的句法描写中担当着举足轻重的角色。但是它有一些根本性的弱点，主要表现为它使用的是像词类和短语类那样的单一标记，因此不能有效地指明和解释自然语言中的结构歧义问题。让我们先来看一看汉语中“V+N”组合。假如我们把“打击，委托，调查”等词指派为动词（V）；把“力度，方式，盗版，甲方”等词视为名词（N）。而且同意“打击力度”、“委托方式”是名词短语（NP）,“打击盗版”、“委托甲方”是动词短语（VP）。那么就会产生如下两条
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