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自然语言信息抽取中的机器学习方法研究

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。

web信息抽取技术纵览

网上信息抽取技术纵览 Line Eikvil 原著（1999.7）陈鸿标译(2003.3) 第一章导论信息抽取（Information Extraction: IE）是把文本里包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始文本，输出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的文档中被抽取出来，然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽取的主要任务。信息以统一的形式集成在一起的好处是方便检查和比较。例如比较不同的招聘和商品信息。还有一个好处是能对数据作自动化处理。例如用数据挖掘方法发现和解释数据模型。信息抽取技术并不试图全面理解整篇文档，只是对文档中包含相关信息的部分进行分析。至于哪些信息是相关的，那将由系统设计时定下的领域范围而定。信息抽取技术对于从大量的文档中抽取需要的特定事实来说是非常有用的。互联网上就存在着这么一个文档库。在网上，同一主题的信息通常分散存放在不同网站上，表现的形式也各不相同。若能将这些信息收集在一起，用结构化形式储存，那将是有益的。由于网上的信息载体主要是文本，所以，信息抽取技术对于那些把因特网当成是知识来源的人来说是至关重要的。信息抽取系统可以看作是把信息从不同文档中转换成数据库记录的系统。因此，成功的信息抽取系统将把互联网变成巨大的数据库！信息抽取技术是近十年来发展起来的新领域，遇到许多新的挑战。本文首先在第二章简要介绍信息抽取技术，第三章介绍网页分装器(wrapper)的开发，第四章介绍已经开发出来的网站信息抽取系统，第五章介绍信息抽取技术的应用范围以及首批已经进入商业运作的商用系统。第二章信息抽取技术概述信息抽取原来的目标是从自然语言文档中找到特定的信息，是自然语言处理领域特别有用的一个子领域。所开发的信息抽取系统既能处理含有表格信息的结构化文本，又能处理自由式文本（如新闻报道）。IE系统中的关键组成部分是一系列的抽取规则或模式，其作用是确定需要抽取的信息[52]。网上文本信息的大量增加导致这方面的研究得到高度重视。本章首先介绍信息抽取领域的发展。第2.1.节比较了信息抽取和信息检索的区别；第2.2.节介绍IE的历史。接下来两节解释评价IE系统的指标和常用的两派技术方法。信息抽取技术所处理的文本类型将在第2.5.节中说明。第2.6.节描述信息抽取技术可利用的网页特征。第2.1.节IR和IE

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS 软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。 [关键词]自然语言处理共词分析法聚类分析因子分析 1引言最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义： “自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机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 Compe-tence)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”。这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。本文拟采用共词分析方法，通过对国内自然语言处理领域文献中高频关键词共同出现频率规律的分析，深入揭示其研究热点以及研究现状，为其他从事自然语言处理研究的学者提供参考。 2研究方法共词分析法(Co-term Analysis)在图书情报界的应用非常广泛，是文献计量学的一种重要方法，也是内容分析法的常用方法之一。最先提出共词分析方法的是Callon等人，其后这种方法被广泛使用。共词方法的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(一般为主题词或关键词)在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明它们的关系越密切、距离越近。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等多元分析方法，可以进一步按这种“距离”将一个学科内的重要关键词加以分类，从而归纳出该学科的研究现状、热点和内容。不仅如此。利用现代信息技术和统计软件图形显示功能，还能够将分析结果直观形象地显现出来，进而达到可视化的效果。用共词分析法分析国内自然语言处理领域的研究热点。需要通过四个步骤完成：①，确定国内该研究领域主要关键词；②建立关键词共词矩阵；③选取多元统计方法对所建矩阵进行统计分析；④对所获得的数据进行分析。 3数据来源与关键词获取 3.1数据来源在中国期刊网(CNKi)上，以“自然语言处理”为关键词，检索时间范围为CNKI默认的年限。选择了四个数据库，分别是中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库等，并以关键词为检索字段，采用精确检索的方式检索出2233篇文献，然后从CNKI上下载这些文献的题录数据。

统计自然语言处理--概率句法分析

概率句法分析
哈工大信息检索研究室 2004年春

PCFG (Probabilistic Context Free Grammars)

Chomsky hierarchy
? 0-型（无约束文法）
– 无限制
? 1-型（上下文相关文法）
– αAβ -> αγβ
? 2-型（上下文无关文法）
– A -> γ
? 3-型（正规文法）
– A -> aB – A -> a

Motivation
? N-gram和HMM只能处理线性序列 ? 用这些方法对句子进行分析时，面临这一些问题 ? The velocity of the seismic waves rises to ? 如何解决这种“矛盾”？

Motivation
? The velocity of the seismic waves rises to
? 自然语言是一种非线性的符号序列 ? 句子结构表现为复杂的嵌套性

Context Free Grammar
? ? ? ? ? ? (a) S NP, VP. (b) NP Det, Noun. (c) VP Verb, NP. (d) VP VP, PP. (e) PP Prep, NP. (f) Det [the]. (g) Det [a]. (h) Noun [boy]. (i) Noun [dog]. (j) Noun [rod]. (k) Verb [hits]. (l) Prep [with].

自然语言处理领域的研究方向(世毕盟留学)

一、自然语言处理概述自然语言处理是一个传统的研究领域，近年来也出现了很多创新的领域，比如计算机视觉交叉的应用以及跟机器人科学地交叉。自然语言的理解和处理是人工智能领域的传统任务，是人工智能的终极目标之一，也依然是最困难的任务之一。多年以来，“图灵测试”被广泛认为是标准的人工智能评测任务。经历了长时间的一本正经的胡说八道的争议，目前人们普遍广泛接受的观点是：理解语言是迈向人工智能的关键一步。（这可谓是一句废话）。自然语言处理在工业界也有巨大的应用前景。以Google，Facebook，Microsoft为代表的一些顶尖公司，以及子子孙孙无穷尽的创业公司以自然语言处理技术为核心，开展了大量有影响力，值得关注的工作。这些研究工作中有一些开启了人工智能的新篇章，但有一些又宛如智障。二、自然语言处理中的主要任务 1.词性标注与（中文）分词。词性标注是自然语言处理中最基础的研究领域之一。分词则是中文自然语言处理里的重要任务。当前词性标注任务已经较为成熟，发展空间已经不是很大，而中文分词则基本不被外国高校所关注。 2.语法解析语法解析长久以来是自然语言理解的核心方法，旨在通过解析语言的语法结构来理解语义。语法解析的研究已持续数十年，做出突破难度较大，国内高校对于这一方向的努力一直不是很多。如何科学地把语法解析结果应用在其它任务中，是当前NLP和计算语言学领域所有研究者共同感兴趣的话题。这是一个意识形态问题，搞自然语言的学者很多觉得用到语言学的知识更能体现逼格。但语言学结论近年来的确没有受到足够的重视。 3.语言模型

语言模型的基本任务是通过上文预测下文。预测准确率越高，语言模型性能越好，标志着模型对于该语言的学习/拟合能力越强。从应用的角度上说，有利于文本表示学习的性能。Bengio老人家03年的神经语言模型现在基本上已经是必引用的文献了，虽然多数引用它的人可能也没仔细看过 4.信息检索信息检索包括文本检索和多媒体检索，是搜索引擎的核心技术，也是自然语言处理领域的重要应用。NLP领域关注的信息检索主要是通过短文本检索长文档的任务，也有通过文本检索图片的任务。信息检索目前主要关注的问题是搜索结果的排序和个性化推荐。 5.信息抽取信息抽取旨在从非结构化的文本数据中抽取结构化的目标信息。这是一个热点的任务，但是当前模型大多只能进行单一任务的信息抽取，效果也不是特别好。因此将来一段时间，信息抽取还会是一个热门话题。该任务也是其它行业对人工智能最热切的期待之一。行业外的人经常问自然语言处理能不能做这个做那个，大多数是在问能不能从非结构化的海量文本中提取特定的某些信息。这也是所谓大数据公司或者大数据服务提供商的核心技术。信息抽取和数据挖掘有很多交叉和重叠. 申请时如果是做这一方面，可以考虑同时申自然语言处理和数据挖掘。反过来如果当前研究方向是数据挖掘，也可以考虑套磁自然语言处理领域对信息抽取感兴趣的老师。 6.语义表示语义表示是当前诸多NLP任务的基础之一，目标是将字，词，句，文章的语义表示在合适的向量空间中，以此为基础提高各项任务中模型的性能。随着机器学习的发展，语义表示已成为自然语言处理的一大核心。尤其最近深度学习很火，这一领域也是火得不行。 7.文本分类文本分类旨在将不同的文本进行分类，以进行进一步的处理。例如百度曾通过文本分类结果作为广告推荐的依据。目前大多数关于文本分类的研究主要目的是证明文本表示模型的优越性。 8.机器翻译有关机器翻译这一任务的研究已延续数十年。与词性标注，语法解析任务不同，机器翻译模型的性能依然不够强。当前流行的方法是应用深度学习实现高性能的机器翻译。这一任务依然任重道远。学术界，工业界都相当关注。 9.对话系统对话系统的目标是实现能和人类对话的机器人，这是一个难以实现，难以评测的任务。近年来学术界和工业界对深度学习在对话系统中的应用很感兴趣。该任务会一直是一个热门话题。最近几年研究人员关于对话系统进行了深入的哲学探讨，大家都很期待做出靠谱的应用。

Web信息抽取及知识表示系统的研究与实现

万方数据

计算机系统应用２０１０年第１９卷第９期图３示例文档对应的ＤＯＭ树结构２．２．６数据抽取根据得到的ＤＯＭ树进行数据模型映射，步骤如下： ①利用ＤＯＭ树生成对应的ＸＭＬ文档和ＤＴＤ模式定义文档： ②利用ＤＴＤ进行对象一关系映射，将ＸＭＬ映射到知识数据库中，生成映射规则，进行数据抽取及存入数据库处理。２．３知识表示采用Ｂ／Ｓ架构，利用数据库检索技术结合智能化方案生成算法，直接为用户提供解决方案，而不仅仅是知识的罗列。对解决方案给出一些评价标准，根据用户的选择按照评价标准对方案进行排序，使用户方便快捷的找到符合自己需求的方案。３实例及分析本文以交通信息抽取及混合交通出行方案查询作为实例，通过相关Ｗｅｂ页面获取及Ｗｅｂ信息抽取模块从互联网上逐步抽取得到地点信息、站点信息、列车时刻信息、航班时刻信息、长途汽车客运时刻信息、各种交通票价信息等，实验中从配置的１５个站点的约３０万个动态页面中抽取相关数据，抽取准确率接近１００％。图４即是通过Ｗｅｂ信息抽取得到的火车时刻信息。开发了混合交通的出行方案生成系统，前台提供出行方案查询页面，可以指定多种交通工具和转车次数进行查询，按时间、金额、转车次数等进行排序显示。结果页面按序显示符合条件的各种出行方案，每条方案中全面给出从起点到终点的详细信息。４系统建设ＳｙｓｔｅｍＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ图４通过Ｗｅｂ信息抽取得到的火车时刻信息实验结果表明，本系统具有如下一些优点：１）以知识数据库作为支撑，通过配置网站库，能实现各种特定领域相关知识动态Ｗｅｂ页面的自动下载：２）使用了基于本体的关键词库及概念标注库，使信息抽取能适应不同知识领域，适应无统一语义的Ｗｅｂ环境。４结论针对现有Ｗｅｂ信息抽取方法对不同领域、不同结构Ｗｅｂ页面的信息抽取缺乏通用性，本文提出了一种新的Ｗｅｂ信息抽取和知识表示系统，实现不同知识领域下各种数据密集型动态Ｗｅｂ页面的自动信息抽取，系统具有如下创新点：１）传统ＰＡＴ－ａｒｒａｙ算法无法区分重复模式区域的标题项和数据项，本系统采用基于本体的关键词库从重复模式中区分出标题和数据，自动识别数据显示结构模型和语义：２）将Ｗｅｂ信息抽取和知识数据库有机结合起来，把知识数据库已有知识作为Ｗｅｂ信息抽取的基础，从互联网上抽取新知识再存入知识数据库。从而达到知识数据库的不断自扩展。实验表明该系统具有高抽取准确率和良好的适应性。下一步在页面数据显示结构模型自动识别中将利用基于本体的页面结构识别方法，提高具有复杂标题结构的重复模式结构识别能力。参考ｊ．Ｊ氏ｌ张岭．智能信息检索中的Ｗｅｂ挖掘研究【博士学位论文】．上海：上海交通大学，２００３．（下转第９页）万方数据

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”。

大数据时代的自然语言处理

言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正）的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process- ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Com- putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版）。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍大数据时代的自然语言处理 ——评《统计自然语言处理（第2版）》关键词：自然语言处理　统计方法　专著赵东岩北京大学网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语

自然语言处理

自然语言处理 2002．11．09 中国科学院计算技术研究所

1.综述 .1.1. 绪论 .1.1.1.背景,目标 .1.1.1.1. 研究自然语言的动力 1．语言是思维的裁体，是人际交流的重要工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80％以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10％，用于过程控制的不到5％，其余85％左右都是用于语言文字的信息处理。在这样的社会需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智能界所关注的核心课题之一。 2．由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识。 .1.1.1.2. 什么是计算语言学计算语言学（Computational Linguistics）指的是这样一门学科，它通过建立形式化的数学模型，来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力的目的。计算语言学（Computational Linguistics）有时也叫计量语言学（Quantitative Linguistics）, 数理语言学（Mathematical Linguistics）, 自然语言理解（Natural Language Understanding）, 自然语言处理（Natural Language Processing）, 人类语言技术（Human Language Technology）。 .1.1.1.3. 图灵测验在人工智能界，或者语言信息处理领域中，人们普遍认为可以采用著名的1950年描述的图灵试验(Turing Test )来判断计算机是否“理解”了某种自然语言。 .1.1.1.3.1.Turing模仿游戏(Imitation Game) ●场景：男性被试、女性被试、观察者， 3者在3个不同的房间，房间号分别为X, Y, O ●规则：观察者用电传打字机与被试们通信，男性被试欺骗观察者、女性被试帮助观察者。 ●目标：观察者要判断出X房间里被试的性别。

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告 (此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期 (4) 二、应用需求不断深化呾拓展，NLP市场将持续快速发展 (5) （一）应用场景丰富，NLP有望在多领域实现商业化 (5) 1、教育领域 (6) 2、医疗领域 (7) 3、金融领域 (8) 4、政务领域 (9) 5、智能设备领域 (9) （二）NLP市场持续快速发展，2025年全球市场将超220亿美元 (10) 三、主要公司分析 (11) （一）拓尔思 (11) （二）华宇软件 (13) 四、风险提示 (14) 图表目录

图1：Google以机器学习为背景的语音识别系统英文领域的字准确率 (5) 图2：NLP在多个使用场景呾行业领域都的广泛应用 (6) 图3：智慧医疗领域NLP应用 (8) 图4：2016-2025年全球NLP市场规模及预测 (11) 图5：2011-2017年中国智能语音产业规模 (11)

一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期自然语言处理作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术，是未来人机交于的趋势，在大多数智能产品中，NLP 技术都是不可戒缺的。近几年来随着深度学习技术的突破，技术能力大幅提升，带动了一波产业热潮。目前的应用中，DNN、RNN/LSTM呾CNN是语音识别中比较主流的方向。过去的一年中，语音识别取得了很大的突破，IBM、微软、Google、百度等多家机构相继推出了自己的Deep CNN模型，提升了语音识别的准确率。根据Mary Meeker年度于联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，逼近人类语音识别的准确率；2017年8月，微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的5.9%再一次降低到5.1%，达到目前最先进水平。在中文语音识别率方面，百度、搜狗，科大讯飞等主流平台识别准确率均在97%以上。此外，NLP对二浅层次的特征提取、分类等问题已经比较成熟，而深层次的语义理解正是如今研究的重要方向。NLP领域技术的不断突破，为语音技术的落地提供了可能。

自然语言理解语义分析

引用《统计自然语言处理基础》中的两句话来解答这个问题： ?语义可以分成两部分：研究单个词的语义（即词义）以及单个词的含义是怎么联合起来组成句子（或者更大的单位）的含义 ?语义研究的是：词语的含义、结构和说话的方式。以上是书本中的定义，语义分析是一个非常宽泛的概念，任何对语言的理解都可以归纳为语义分析的范畴，笼统地谈语义是一个非常宽泛的概念。所以应该结合具体任务来看看什么是语义分析，以及语义分析的结果是什么。从分析粒度上可以分成：词语级的语义分析，句子级的语义分析，以及篇章级别的语义分析。词语级的语义分析词语级别的语义分析的主要研究词语的含义，常见的任务有：词语消歧、词表示、同义词或上下位词的挖掘。 ?词语消歧：一词多义是许多语言的固有属性。以“苹果”为例，可以指水果，又可以指美国的科技公司。词语消歧的任务是判断文中出现的词语是属于哪种意思。 ?词表示：深度学习兴起后，掀起了一波对词表示的研究浪潮。词表示的任务是用一个k维的向量表示一个词，并且该向量中包含着词语的意思。比较有代表性的工作是Tomas Mikolov的Word2Vec，该方法训练得到的词向量能够让语义相关的词具有相似的词向量，并且词向量间还具有逻辑推算能力。

?同义词和上下位词的挖掘：语言的多样性导致了多词义一，例如房子的近义词有房屋、房产。语言的层次性导致了词语间具有上下位关系，像房产、存款、股票可归纳为财产。可以使用一些机器学习的方法挖掘词语间的这种关系。句子级的语义分析句子级别的任务就更多了，常见的任务有：语义角色标注、蕴含分析、句子表示、语义依存分析。 ?语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。 ?文本蕴涵(Textual entailment)是指两个文本片段有指向关系。当认为一个文本片段真实时，可以推断出另一个文本片断的真实性。完成这样。完成这样的任务，也需要从语义角度出发进行解决。 ?句子表示：同词表示类似，句表示研究的是用一个k维的向量表示一句话的含义。近几年，常用句向量在文本检索、问答系统中计算文档间的相似度。 ?语义依存分析(Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。比较有代表性的工作是哈工大刘挺老师实验室的LTP。篇章级的语义分析

机器翻译技术的现状及发展

机器翻译技术的现状及发展篇一：机器翻译技术的现状及发展机器翻译技术的现状及发展摘要:本文在分析机器翻译内涵的基础上，阐述了机器翻译的历史和现状，探讨了机器翻译所面临的问题及机器翻译的发展趋势。关键词:机器翻译；自然语言；发展趋势 1.引言《圣经.创世纪》中第十一章巴别塔：“耶和华说：看哪，他们成为一样的人民，都是一样的言语，如今既作起这事来，以后他们所要作的事就没有不成就的了。我们下去，在那里变乱他们的口音，使他们的言语彼此不通。于是耶和华使他们从那里分散在全地上；他们就停工，不造那城了。因为耶和华在那里变乱天下人的言语，使众人分散在全地上，所以那城名叫巴别（就是变乱的意思）[1]。”这只是圣经故事，但告诉我们语言的不同确实是人们交流的极大障碍，因此人们一直在寻找打破语言障碍的途径和办法。翻译则能克服语言障碍，使得不同语言人们之间能相互交流。谭载喜在他的《西方翻译简史》一书中提到我国的翻译史时说：孔子周游列国，在各地言语发音不尽相同，彼此交流甚少的当时，也不得不通过象寄之才（即翻译人员）以“达其意，通其欲”。随着互联网的日益发展，网络信息的激增，国际社会交流愈加频繁，机器翻译已成为克服交流时所产生的语言障碍的重要手段之一。

2.机器翻译的定义计算机翻译通常叫机器翻译(Machine Translation或MT)，即全自动高质量机器翻译(Fully Automatic High Quality Machine Translation,简称FAHQMT或MT)，就是人类利用计算机进行自然语言间的相互翻译，利用软件实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译 [2]。 3.机器翻译的历史与现状在古希腊时代就有人提出利用机械装置来进行语言翻译的想法，其中之一是如何用机械手段来分析自然语言。17世纪，人们首次提出使用机械字典克服语言障碍的设想。1903年，古图拉特(Couturat)和洛(Leau)在《通用语言的历史》一书中指出，德国学者里格(W.Rieger)首次使用了“机器翻译”(Machine Translation)这个术语。1952年在美国麻省理工学院(MIT)召开了第一届国际机器翻译会议，标志着机器翻译正式迈出了第一步。1978年在中科院计算机所的一台64K容量的计算机上成功地进行了20个标题的机器翻译测试。1987年在日本箱根举行了第一届机器翻译峰会(MT Summit)，并决定以后每两年轮流在亚、欧、美定期举行。20世纪90年代后，随着微机的普及，相继出现了多种翻译软件，例如金山公司的词霸系列，实达铭泰的东方快车系列，Trados 翻译软件等。到目前为止，由于计算机科学、语言学研究的发展，特别是计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能在自然语言处理上的应用，机器翻译已经取得了相当大的进步，不过，机器翻译的水平距理想的“全自动高质量（FAHQ）”的

哈工大自然语言处理研究进展

哈工大自然语言处理研究进展李生啥尔滨工业大学哈尔滨１５０００１摘要：本文阐述了自然语言处理研究的重要意义，介绍了哈尔滨工业大学在自然语言处理领域的研究仂史和研究现状．并综述了哈工大在该领域各方向的研究进展。ＴｈｅＰｒｏｇｒｅｓｓｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆＮａｔｕｒａＩＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏＩｏｇｙＬｉＳｈｅｎｇＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＨａｒｂｉｎ１５０００１柏鲫Ｒ橱：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｌｍｐｏｆｆａｎｃｅｏｆｎａ［１ｌｒ＇ｉｄｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃ∞ｓｍｇ（ＮＬＰ）ｆｉｒｓｔＷｅｐｒｅｓｅｎｔａｒｅｖｉｅｗＯｎｔｈｅｒｅｓｅｍ℃ｆｌｓｔａｇｅｓａｎｄｔｈｅ啦缸ｅ吣矗吐Ｉｅ?ａ时ａｌｘｍｔＮＬＰ他鬻ａ岫ｅｓｉｎＨａｒｂｉｎ／ｎ鲥ｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＨＩＴ）Ｔｈｅｆｉｅｌｄｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｅａｃｈｂｒａｎｃｈｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｉｓａｌｓｏｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．１．自然语言处理对计算机学科发展的贡献用计算机自动处理语言，是一个伴随着计算机而诞生的孪生兄弟。从“行编辑”到“帖ｒｄ—ｓｔａｒ”再到现在的Ｏｆｆｉｃｅ，自然语言处理技术一直是推动着计算机应用不断普及和深入的一个重要推动力。事实上，自然语言处理研究对于计算机学科发展的重要性远远不止于此。首先，从理论上看。语言是思维的外壳。自然语言的自动处理研究正是计算机学者对＝１二人类智能的探索。在这一探索过程中，计算机研究者逐渐认识到自然语言的处理是人工智能中最具挑战性的课题。目前的自然语言处理，已经从初期的文字处理发展到语音识别、语音合成、ＯＣＲ识别、句法分析、自动文摘、问答系统、信息检索、机器翻译等多个研究分支。所使用的技术也从初期的产生式系统发展到统计模型、机器学习等方法。自然语言处理的研究成果不仅正在服务于各种应用，而且还促进了如生物信息学等一些新兴学科的发展。同时，对于自然语言处理的追求并不仅仅是发展了计算机中的人工智能（或者计算语言学）某个单一学科。对于自然语言处理的认识，正促使计算机的体系结构发生着变化：Ｆ一代的计算机已经把能够处理自然语言的作为其中的一个追求目标。 ?３９?

Python自然语言分析

Python自然语言分析本课程是炼数成金自然语言处理系列课程中的第二门课（第一门课是《机器读心术之文本挖掘与自然语言处理》），这是一门基于Python实践自然语言处理典型应用场景的实战课程。自然语言，作为人类情感思想最基本、最直接、最方便的表达工具，无时无刻不充斥在世界的每个角落。随着信息时代的到来，越来越多的自然语言被以各种方式记录下来，是我们面对最多的数据类型。然而，由于自然语言的多样性、灵活性与广泛性，在过去我们并无合适的处理手段，自然语言处理技术近几十年来的迅猛发展，特别是近年来基于统计和机器学习手段的兴起，为解决这一高难应用领域带来曙光。自然语言处理是机器学习当前最神秘，最红火，最具难度，也最让引人关注的分支。在搜索引擎，语音识别，情感分析，大批量文档处理，机器翻译，自动应答等各个领域有着前程无可限量的应用。可以试想一台能理解自然语言，并且和人类能用语言纯熟交流的机器，那还能叫机器么？文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘以及自然语言处理技术衍生的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页所产生的BBS留言、博客、微博、新闻跟贴与转贴等。此外，拥有大型呼叫中心或邮件系统的企业，call center 或mail积攒下来的大量语言记录也可以通过文本挖掘获得众多具有商业价值的知识。我们用计算机去处理文字，语音，理解语言，这些本来是高等生物人类才能做的事情，使到系统能产生“机器也具有人类同样的智慧”的震惊效果，无需置疑肯定会给顾客和观众留下极其深刻的印象。 Python作为一门主流的编程语言，在自然语言的处理中也是有非常多的应用。那么就让我们一起来学习怎么使用Python进行自然语言处理吧！课程大纲第一课：自然语言分析利器——Python入门第二课：自然语言分析工具包——NLTK入门。编程实战：NLTK包的安装与常用方法介绍第三课：语料库的获取与词频分析。编程实战：词条频率分布图的绘制第四课：原始文本资料的读取与处理。编程实战：使用正则表达式实现英文分词第五课：中文分词的算法与实现。编程实战：结巴分词器的使用第六课：词条分类与词条属性。编程实战：中英文词性标注第七课：文本挖掘之文本分类器。编程实战：新闻类别分类第八课：文本挖掘之文本聚类。编程实战：百度词条聚类分析第九课：文本信息提取。编程实战：结构化数据提取系统第十课：句子语法分析。编程实战：自动语法树构建系统第十一课：让计算机读懂我们——文本语义分析实现。编程实现：智能问答系统第十二课：语言数据管理。编程实践：语料库的设计与创建目标人群：对自然语言处理感兴趣的学员；课程环境：Python 2.x 收获预期：知道如何利用Python进行自然语言处理与分析，并可以熟练使用Python进行自

中国自然语言处理白皮书

中国自然语言处理白皮书中国人工智能学会二○一五年十一月

《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺《中国自然语言处理白皮书》编写组任福继王小捷黄河燕孙茂松靳光谨周国栋王明文蔡东风何婷婷黄萱菁常宝宝王晓龙黄德根胡海青于浩朱靖波古丽拉·阿东别克昝红英吴华晋耀红王厚峰张玉洁张桂平谭咏梅张克亮全昌勤孙晓陈清财王荣波卫志华钟茂生徐睿峰邱锡鹏沈李斌张仰森李蕾袁彩霞

目录第1章引言 (1) 第2章汉语切分 (2) 2.1汉语切分的性能 (2) 2.2汉语切分的问题 (4) 2.3小结 (6) 第3章人机对话 (7) 3.1 人机对话系统 (7) 3.2 对话管理技术 (9) 3.3 小结 (12) 第4章总结 (13) 第5章参考文献 (16)

第1章引言近年来，随着自然语言处理技术的迅速发展，出现了一批基于自然语言处理技术的应用系统，这些系统引起了大众的热议。例如，IBM 的Watson在电视问答节目中战胜人类冠军，苹果公司的Siri个人助理被大众广为测试，谷歌、微软、百度等公司纷纷发布个人智能助理，科大讯飞牵头研发高考机器人。这些应用的出现使自然语言处理一时成为热点话题，人们对这些应用乃至应用背后的技术进行了各种各样的评论。有的充满期待，希望未来自然语言处理技术能产生越来越多有价值的应用系统；也有的表示担心，担心技术的发展会对人们自身的工作机会造成冲击。那么，自然语言处理当前的技术和应用状况究竟如何，已经取得了什么进展、未来的发展会如何？人们的什么期待可能变成现实，什么担心其实还没有必要呢？本白皮书力图对这两个问题作出部分回应。本白皮书首先对目前研究人员在自然语言处理技术及应用方面主要做了什么、做得怎么样进行一些介绍。但是，本白皮书并不准备也不可能做成一个自然语言处理领域的全面技术综述，而只是分别选择自然语言处理领域的一个典型技术和一个典型应用进行介绍和分析。之后，就如何认识当前以及未来的自然语言处理技术和系统给出我们的观点。白皮书力求不用太多的专业术语，而是以较为浅显的语言进行阐述。全书的内容安排如下：在第二章是汉语切分技术的发展介绍和现状分析，第三章是人机对话系统的发展介绍和现状分析，第四章是总结，给出我们的观点。

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。