NLP 自然语言处理

NLP 自然语言处理

NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。

自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。随着计算机和互联网的广泛应用，计算机可处理的自然语言文本数量空前增长，面向海量信息的文本挖掘、信息提取、跨语言信息处理、人机交互等应用需求急速增长，自然语言处理研究必将对我们的生活产生深远的影响。

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NLP 神经语言程序学

官方解释：

NLP是神经语言程序学(Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。

N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。

L (LinpJistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。

P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程式，可以透过更新软件而改变。

故此，NLP也可以解释为研究我们的大脑如何工作的学问。知道大脑如何工作后，我们可以配合和提升它，从而使人生更成功快乐。也因此，把NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程式学”。

NLP是对人类主观经验的研究。更直白地说，NLP是一种思想的技巧。NLP就是我们用语言来改变身心状态的具体方法。它的创造人找到一些卓越的人，研究他们有一些怎样的程序，总结起来，然后教给其它人。并相信，其它人如果能掌握这些程序，也可以获致成功。

我们如何创造出我们每一个人独特的内心世界?我们怎样选择传人脑里的资讯，我们怎样认知这些资讯，我们怎样储存这些资讯，怎样把这些资讯与其他在储存中的资讯融合，以及怎样运用它们?

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1．NLP的中心学问是“模仿”

NLP的起源是研究卓越人士特别成功的原因，把结果化成一套一套的技巧程序，使其它人也可以成为卓越人士。所以，NLP的基础是“模仿”，不只是模仿他人，还模仿自己：去发现自己的大脑和身体如何工作，运用同一模式去使某些事的效果更好。

有些人在一次事故之中产生了使自己很痛苦的情绪，例如车祸中的伤者对汽车的憎恨，被遗弃的男女对异性的憎恨等。从NLP的角度看这些事，当事人的大脑是从一次经验中制造出这份情绪，应该可以在另一次经验中化解这份情绪。NLP的方法是

找出这个人的大脑如何储存带有正面情绪的经验，然后用同一逻辑改变事故储存在这个大脑中的模式，这样这个人的痛苦情绪便会消除。

所有这类负面情绪，都来自于潜意识中的保护机制，使得当事人再遇到类似的情况时，懂得保护自己。当然，这个机制往往使当事人不能过正常的生活，人生所得更少。同时，每次经验都有其价值和意义，能使当事人成长得更好。NLP的技巧能够使得这份价值和意义与事故带来的负面情绪分开：价值意义可以永远保留，当事人也可以维持同样的保护机制，而事故带来的负面情绪无须保留，可以去掉。

用同样的态度，NLP研究出“大脑如何运用”这方面的很多知识，继而发展了种种技巧，配合大脑运用的模式去选择思想、语言和行为，帮助一个人本身的提升，以及对他身边的人作出更正面的影响。例如：

·在处理事情方面，我们如何能把大脑中纷繁的资料更有效地归纳，因而认为事情的根源和解决的方向。(请参考书中“理解层次”这部分）

·在沟通人际关系方面，每一个人独特的思考模式如何参在外表快速了解，怎样能够有效地与对方配合。(请参考书中“内感官”部分。)另外，在沟通的过程中，一个人使用怎样的语言、声调和身体语言最能使得对方接受自己？(请参考书中"人际关系沟通"部分。)

·在语言运用方面，一个人困扰的来源如何从他的说话中侦得和怎样助他摆脱困扰。(请参考书中“检定语言模式”部分。)

·在推动激励方面，一个人内里的失去机器是怎么一回事．如何使自己更积极。(请参考书中“信念系统”部分。)

由此可见，NLP为每一个接触它的人提供一些实际可行而且有效的方法，使之更经常地达到自己能力的顶峰，无论在个人发展、事业工作，或者与人相处方面都能有显著的提升。

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2．美国科罗拉多州给NLP的定义

关于人类行为与沟通程序的一套详细可行的模式。虽然它本身并非一套心理治疗法，NLP的重要法则可以被运用于了解人类经验和行为，和使之有所改变。NLP曾被运用于治疗方面，结果是一套效果强大、快速和含蓄的技巧，能够在人类的行为和能力方面做成广泛和长久的改变。NLP专注于修正和重似熊的设计思想模式，以求更大的灵活和能力。

引用智者“牛头”解释：

N（Neuro）指神经系统，意译为身心。指我们比较稳定的身心素质，结构及比较逸动的身心状态。

你说你自信，这是一个心的素质，属N；你说你有点困，这是一个身所状态，属N。

L是指语言，指我们沟通中所用的字眼、短句和音调及一切身体动作；还有内心的对话，想象也属语言。

你说儿子说：“这是面包！”——这是语言。口语语言。

你对属下做了一个胜利的手势。——这是语言。肢体语言。

你在心里想象明天就可以去郊外玩了。——这是语言。视觉语言。

你扁了一个可恶的人。——这是语言。肢体语言：拳头在说话。

语言是你与自己及外界沟通的各种方式。

P是程序。在前面，我们谈到身心与语言。我们就是通过语言来影响自己与他人的身心。同样，他人也通过语言来影响我们。这个影响的过程，NLP称之为程序。

你打开门，走过去，拿起一瓶雪碧一饮而尽，说一声：好喝。——这就是一个程序。也可以说是一个过程。

你早上下床，刷牙，洗脸，上班。——这是一个程序。

上街，邻居对你微笑，你也对他微笑。——这是一个程序。

每个人都有自己的许多程序。也就是习惯。拥有不同的程序，也使我们拥有不同的人生。

NLP研究的是就是我们的语言对身心起作用的程序。它的创造人，找到一些卓越的人，研究他们有一些怎样的程序。把它总结起来，然后就可以教给其他人。其他人可要吸收这些程序，那么他也可以获致类似的效果。

这就是牛头心目中的NLP。大家可以学习正规的解释，然后参考牛头的解释来了解NLP的定义。

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NLP的研究对象

NLP相信成功是可以复制的，它的研究对象就是成功者成功的“程序”。它的核心就是怎么学习、复制、创造卓越的程序。

需要注意的是：第一、在你学习他人，复制他人之前，你要先向自己学习，总结与复制自己的成败经验。因为，从自己的经验中学习，往往要比从他人身上学习，来得更有针对性，更高效。第二、复制程序，并不只是复制方法，更重要的是复制方法背后的信念、心态与精神。因为，只复制方法，你就只得其“形”，复制精神，你就能得其“神”。而当你完全把握他人方法背后的精神时，你就可以脱离他的方法，只依据他的精神意境，创出适合自己的方法，这就是我们所说的“得意忘形”了。

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NLP的目的

NLP的目的在于复制成功。即将成功者获致成果的程序总结出来，精炼成一套明白可行的技术，让一般人可依之而行与获致同样卓越的成就。

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NLP的背景

NLP的创立归功于两位美国人：李察·宾达拉(Richard Bandler) 和尊·格灵达(Jo hn Grinder)。

美国加州圣他，告鲁仕市的加州大学校园是NLP的发源地。李察在那里读大学，在一次偶然的机会里认识了家庭治疗(Family Therapy) 大师维珍尼亚·萨提亚(Vir ginia Satir)。稍后，李察受雇帮忙把维珍尼亚在加拿大之为期一个月的工作坊的内容制成录音带和文字记录。这份工作花了李察数个月的时间才能完成，过程中他学会了维珍尼亚在辅导过程中所运用的声调和行为模式。李察也参与完形疗法(Gerstalt T herapy) 始创人费兹士·波尔士(Fritz Perls) 的最后一批手稿的编辑工作，这批手稿成为了《The Gerstalt Approach》一书的内容。另外一本关于费兹士教授他的技巧的书《Eye Witness to Therapy》，其实就是从费兹士教授时录下的录像带编辑而成。李察用了多个星期戴上耳筒去看这些录像带，因为他的工作是确保书中的文字记录正确无误。完事后，他也掌握了费兹士的说话和行为特色了。

掌握了这些能力，李察在加州大学的校舍内组织了多个完形疗法研究小组。尊·格灵达，另一位NLP的始祖，当时在加州大学教授语言学，已经出版了几本关于语言学的书。

李察告诉尊他注意到潜意识的意念和构词过程，想与尊合作发展出一套沟通上的「文法」。他们首先用维珍尼亚的录像带做研究(这些录像带的内容后来编成一书《C hanging with Families》出版)。他俩很快就发现维珍尼亚的一些惯用的语言技巧，编成一些模式，这就是「检定语言模式」的前身。他俩也发现维珍尼亚对一些受导者用视觉型文字，一些受导者用听觉型文字，另外一些多用感觉型文字。维珍尼亚自己听到他俩这样说才知道自己工作的模式如此。

这些资料，在1975-6辑成两本书出版：《The Structure of Magic, Vol. I an d Vol. II》。在1976李察和尊决定NLP这个名字，NLP于是诞生。两人成为了一群学生的中心，这群学生现今都是NLP世界中的顶级大师了，包括David Gordon，J udith DeLozier，Robert Dilts，Steve Gilligan等。NLP的学问开始发展和传播开去。

经过加利格力·卑臣(Greogory Bateson) 的介绍，李察和尊去亚力桑拿洲凤凰城研究米尔顿·艾力逊Milton Erickson)的催眠疗法。李察和尊运用他们已经掌握的学习方法，很快就成为催眠高手。米尔顿对NLP有很大的影响，李察和尊在1975和19 77先后出版了两册以《Patterns of the Hypnotic Techniques of Milton H. Ericks on. M.D》为名的书；在催眠治疗界是很有地位的学术书籍。

在1981年李察与尊分手，成立了自己的NLP组织，推广他的DHE概念(Desi gned Human Engineering)。他经常引发一些备具争议的事情，虽然他近似天才的才华和能力为人所公认

尊与茱迪·弟罗斯亚(Judith DeLozier) 成立了“Grinder, DeLozier and Associ ates”公司，继续教授NLP。他们在1987年出版了《Turtles All The Way》一书，是另一本NLP世界内的经典之作。在1989年尊决定改变方向，转为专注于企业方面的顾问工作，中断了与茱迪的合作。茱迪继续她本来的方向，在1990年与罗拔·第尔士(RobertDilts)及Todd Epstein (已逝)成立NLP University。每年夏天，他们都

在加州大学圣他·告鲁仕市的校舍内举办各种的NLP课程，在一年的其它时间，她受邀请去世界各国主持各种NLP活动和教学。

香港徐志忠神父在1979年去美国完成NLP文凭课程，之后经常参加NLP课程。在90年代，徐神父每年都在香港举办NLP文凭课程，由茱迪签发文凭。徐神父被很多人认为是香港NLP之父。徐神父博学中西，除NLP外，亦研究多种其它有用的学问，或是邀请外国名师到港任教，或是亲自主持课程。在1997年他决定不再举办公开课程，NLP文凭课程在1998年由李中莹与Leo Angart合作继续下去。1999年李中莹退出了合作，并且在同年年底开办了具有特色的全中文NLP合格执行师课程。

李察和尊的第一代弟子中很多已经成为当今的顶级大师，比老师可能已经青出于蓝了，包括：

● 利斯丽·金马仑(Leslie Cameron)曾经一度是李察的太太。她发展出很多现今主流NLP常见的技巧，例如处事模式(Meta Program)，她有数本书对情感关系方面的辅导和NLP技巧的运用很有地位，例如：《The Emprint Method》，《Know H ow》，《Solutions》，《Emotional Hostage》，她在1989年退出，不再活跃于N LP圈子。

● 罗拔·弟尔士(Robert Dilts) 被很多人认为是对今天的NLP有最多贡献的一个人。他在1991整理好和发表「理解层次」(Logical Levels)，是他发展的众多概念和技巧中最具影响力的之一，他出版了超过十部书，与茱迪主持每年的NLP Universit y课程。

● 大卫·哥顿(David Gordon)以隐喻(Metaphors)和模仿(Modellings)著名，每年在美国都有举办课程。

● 史提夫·机利勤(Steve Gilligan) 是著名心理治疗家，是米尔顿的出色弟子之一，他的催眠治疗工作坊，在催眠界上被认为是最高资格之一。他在加州罗省举办课程。

● 罗拔·麦当奴(Robert MacDonald)也是著名心理治疗家，他对犯罪心理，家庭虐待等方面的研究，很有地位。

● 达·占姆士(Tad James)发展出「时间线疗法」(Time Line Therapy)。他在夏威夷和美国西岸举办课程。他的催眠功力也很高。

普遍认为，现今最好的NLP学府有三间：

● NLP University, St. Cruz, California, USA

● NLP Comprehensive, Denver, Colorado, USA.

● Anchor Point Institute, Salt Lake City, Utah, USA.

在中文领域中，台湾的陈威伸先生参与四十多本NLP书籍的翻译和出版，功不可没。

著名的Anthony Robbins，开始时也是修读NLP，然后从中发展出他具有个人风格的课程。现今他是世界上收入最丰的培训师之一。

NLP由开始到今天不足三十年，但已发展出超过八千学习小时的内容了(个人估计)。当今世上，没有任何一个人可以全部掌握。NLP的精神鼓励人们不囿守于规限，所以NLP的发展仍会快速地进行。

NLP的中心概念-NLP的系统性

NLP早期的发展，受到著名的心理学家加力格力。卑臣(Gregory Bateson) 很大的影响。卑臣研究的范围包括「神经机械学」(研究机械和动物，包括人类，之信息传送及控制的科学)。「信息传送」不能脱离「系统」的概念。同时，NLP的发展源于深入研究三位心理治疗界顶级大师的卓越所在，因而编出一套又一套的概念和技巧出来。这三位大师超越他们的同僚的理由，就是他们对「系统」有强烈的意识。

学习NLP的人，都被那些概念和技巧深深地吸引。可是，每当使用者忽略了对「系统」的注意，便没有满意效果出现；而每当使用者注意「系统」的重要，给予应有的尊重，效果便来得强烈和完满。这解释了为什么很多人学了NLP技巧，但使用技巧时效果不见显著。

从上面我们知道，NLP的发展基础是肯定「系统」的重要性的。但是，在20世纪80年代里，很多热心传播NLP的人，错误地认为技巧最为重要。他们以为只要掌握了技巧，便是掌握了NLP的神髓。他们在教授NLP的时候，强调每一个技巧的独立性，强调技巧中的每一步怎样做，而忽略了整体的平衡。

在20世纪90年代初期，Robert Dilts, Todd Epstein和Judith Delozier成立N LP University，致力推广注意整体平衡的、即是所谓「系统性的NLP」(Systemic N LP) 。这个方向，马上得到NLP界内一些具有领导地位的学府认同，包括NLP Co mprehensive, Anchor Point Institute等。

系统派的NLP，是我认同的NLP，也是今NLP世界里的主流。它强调「整体平衡」的重要，并且否定任何罔顾「整体平衡」的NLP概念和技巧。

「整体平衡」包括了：

本人内心的完整性：我是否身心一致、里外如一？(例如很多人不能成功戒掉抽烟的习惯，就是因为内心总有一个部份在坚持下去，虽然其它部份认同抽烟对健康不好、应该戒掉。)

对方的完整性：有没有给对方足够的空间，容许他有与你不一致的部份？(例如我是否坚持对方去做他不愿意做的事？)

两个人相加而产生的「我们」：其中有没有足够的共同信念、共同价值？(例如当我与你谈话的时候，我是否在说一些两人都感兴趣、或者有好处的事，抑或我只理会自己的需要？)

以上的三个系统，对更大的系统来说(例如公司、家庭、社会、甚至整个世界)，是一份怎样的关系呢？(例如我与太太离婚的决定，对孩子会有些怎样的伤害？又例如与供货商的秘密协议，对公司会有什么不利？)

忽略了上述四个系统的整体平衡，就算是一次普通的对话，也不会有真正和长久的良好效果，一点点的效果也需要花上很大的力，做了的事，亦容易产生后遗症NLP：价值观改变引发行为改变

NLP认为，改变人的行为可以从价值观，信念以及规条来着手。例如

老师在上课的时候对一位学生发脾气：

学生会有以下通常的反应：

价值观：老师不该这样

信念：老师应该私下沟通

规条：委屈难过

而如果有人告诉他老师有间歇狂躁性精神病，则反应会如下：

价值观：疯子很危险

信念：保护自己安全

规条：离他远点

由此当一个人的价值观，信念，改变的时候，就会发生行为的改变。NLP也由此来改变人的某些行为。

NLP认为，传统改变习惯的方法为：说教，冷漠，交换，惩罚。

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为什么要学习NLP？

NLP是一套技术，也可以说它是一套模块，也可以说它是一套方法，无论如何，NLP就是能神奇地让你的生活变的更好的东西，有如现代伟大科学的创见，或如古代先知的洞见，是的，NLP就是那么神奇，它能带给你生活的全面提升。

很多人问：为什么要学NLP？

无论你想追求卓越、使自己心灵平静、完美的表现出你的能力、或让自己更有修养，全部的解决之道就是NLP。

难道NLP就是全部吗？……

不，绝对不是，甚至NLP只是事物的一小部份，但是这一小部份却恰恰是钥匙，就算一个人发现了堆满金山银山的宝库，如果没有钥匙开门去拿就等于零，不是吗？而这钥匙，就是NLP。

NLP的涵义是什么呢？答案就在它的名字上。NLP是“神经语法程式学”的英文缩写，即Neuro-Linguistic Programming。

Neuro意思是“神经”，特指我们大脑的神经系统，我们知道大脑和身体都经由神经系统连结在一起。我们的大脑神经系统控制我们的感觉器官去维持与世界的联系，进行信息沟通，在NLP中，我们将要探讨的就是我们如何去组织与控制我们的大脑神经系统并取得对世界及人类彼此间的认识。人类的所有行为都是神经的反应过程。

Linguistic意指为“语法”，在这里是指广义上的语言的使用方式与方法。它不仅指口语，还包括肢体语言及我们大脑与身体之间的联系机制所用的语言。

“语法”反映了我们的世界模式，是思想的外化表现形式。我们都运用语言与别人作出互动影响，经由姿势、手势、习惯等无声语言显示我们的思考模式、信念及内心种种状态。在NLP中，我们将探讨我们如何使用它，它对我们的生活有什么样的影响。

Programming意为“程式、程序”，是借用了计算机科学的词汇，它是指为达到某种结果的系统内部运作过程。其实我们的意念、感觉和行为只不过是习惯性的程序，可以经由提升我们“思想”软件而得以改善。

我们的大脑正如一部计算机，计算机能否执行某一种功能，关键在于你装入什么样的软件，执行什么样的程序，就像计算机界的一个名词：GIGO(Garbage In Garb age Out)，垃圾进垃圾出。装入的是垃圾，出来的当然也是垃圾。

我们的态度、信念、思维方式及行动都是“习惯程序”，只要你通过一定的方法，改善我们思维和行为的重复程序，让大脑的软件升级，我们便能取得理想的效果，进而达到生命品质的飞跃。

用什么样的态度学习NLP？

有人问：用什么样的态度学习NLP呢？我接下来，跟大家谈谈。

学、练、思、用。

学，牢记原则和原理；

练，多加练习以求熟练；

思，多思考，总结；

用，发心要正的前提下去多用。

1、做辅导的时候，不必太在乎自己是否能成功，坦然面对结果，跟自己的感觉在一起。

2、当你做不到的时候，直接告诉对方：抱歉，我的能力暂时还不够协助你改善，也许我还需要继续提升。

3、发心要正，比如培训师，很多人向我要催眠的方法，说要玩催眠，催眠是你玩的吗？哗众取宠，发心不正者必受其害。

4、根据你内心的感受，有时候帮助别人一定要回报，有时候则不必强求回报。个人造化不同，因缘各异。

5、先掌握原则，后习练技巧。原则就是前提假设和三赢精神。发心要正。

6、多学，多练多用，NLP不是讲出来的，是练出来的，用出来的，光说不练做不出来，是不可取的。

7、NLP最终是一种生活态度，是一种心境，表现出来的方式，是变幻莫测的技巧。这些技巧不是光靠学来的，如果你求根本，先从身份和信念上下功夫吧。

NLP基础的东西，大家看书吧。别人的建议未必都适合你，大家自己选择喜欢的吧。NLP里面有一个原则：灵活。希望大家在一开始的时候也要学会这点。

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NLP漫谈——多一点了解NLP

关于身心

1．身心是相互影响的。改变其中一个，另一个也改变了。

2．我们的视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉是我们认识自己与世界的途径。

我们通过看、听、接触、闻、尝来了解世界。

我们通过图像、声音、感受来保存我们的记忆。

只要改变了我们输入、处理、保存经验的方式，就可以改变我们的观念与感受，进而改变我们的行为、习惯、性格乃至命运。所以，我们的感官系统（视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉）是影响心灵的重要单位。

3．心灵有二个层次：意识与潜意识。

意识是可以为我们了解到的想法，潜意识则是心灵深处不为我们所直接了解到的经验、思想、感受、欲望与力量。而我们潜意识心灵中的活动，虽然不为我们的心灵所直接了解，可是会从我们的身体上表现出来。也就是说：身体是潜意识心灵的窗口,我们从一个人无意中表露出来的一些动作、表情、语言、眼球转动等，可以窥见他潜意识的一些信息。

4、身心的另一个代名词是：神经链。

可以说，我们的经验、自我认定、信念、价值观、规条、习惯、性格、心态等等都是一个神经链或众多神经链的组合。而改变神经链的方法就是NLP的“语言”。当然，身心或神经链，只是说法上的不同，你可以选择用自己习惯的说法来用的。

关于语言

虽然前面已经说明过了，NLP的语言是广义的语言，它不只是指说话或文字。同时还有肢体语言（如手势，身体动作、表情等）。

关于程序

1．NLP与成功学的区别与联系——方向与方法

①一般而言，成功学教导我们要自信、要热情、要坚毅等等，但是，我们要怎么才能培养出这些素质呢？成功学极少有清晰、具体的实施步骤。而NLP的特色在于，它会告诉你怎么去消除恐惧、建立信心、寻找热情……而且步骤是清晰，操作明确。如果说，成功学告诉我们要成为什么人、要做什么事。NLP就是进一步告诉我们怎么去成为这样的人，怎么去达成那些事。

如果把成功比喻到到达一个地方的旅行，成功学就是地图，而NLP就是交通工具。

它们一个协助你明白要什么，一个协助你清楚怎么去要。一个指明方向，一个提供方法。所以，它们是追求幸福生活的二个重要的车轮，相辅相成。

②从另一个角色来说，NLP关心的是形式，而不是内容。具体来说，成功学会强调类似积观、坚强、热情等品质的内容。而NLP则关于要形成这些品质，需要什么样的做法。而究竟要培养哪一个品质，倒不是它所关注的。

③我们说NLP提供方法，并不是说NLP只有方法，而没有观念、精神方面的指导内容。而是因为，NLP一开始的研究对象，多半是杰出的心理治疗师，沟通大师，而不是企业家、富豪等。所以，它对一般定义上的成功者研究不是很充足，反而对治疗师的观念、精神研究比较多。而成功学对大众所说的成功人士研究比较多，对他们的观念、精神也总结得比较多，比如拿破仑希尔、戴尔卡耐基等人的成功学研究，就比较透彻，所以可以补齐NLP在这方面的不足。

正因为NLP早期的研究对象多是一些心理治疗师，沟通大师。所以，它的一些核心的观念（在NLP里叫“前提假设”）多是针对于心理治疗与沟通的。

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。

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/2612057881.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)

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训 练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词： 训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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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》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课号：CS229 2、课程名称（中/英文）：自然语言处理/Natural Language Processing 3、学时/学分：32/2 4、先修课程：程序设计语言 5、面向对象：本科三\四年级（ACM班） 7、教材、教学参考书： ?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995. ?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Springer-Verlag, 1999 二、本课程的性质和任务 自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，进行摘要和评价，并进行介绍、提问和讨论，使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上，要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目，使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理 论和技术并最终加以实践。 三、本课程教学内容和基本要求 1. Overview (4)

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

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、

自然语言处理一些相关技术以及相关任务浅析

自然语言处理一些相关技术以及相关任务浅析 本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理（nlp）一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。 发展 一般认为1950 年图灵提出著名的“图灵测试”是自然语言处理思想的开端。20 世纪50 年代到70 年代自然语言处理主要采用基于规则的方法。基于规则的方法不可能覆盖所有语句，且对开发者的要求极高。这时的自然语言处理停留在理性主义思潮阶段。 70 年代以后随着互联网的高速发展，语料库越来越丰富以及硬件更新完善，自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。 从2008 年到现在，由于深度学习在图像识别、语音识别等领域不断取得突破，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到2013 年word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并且在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。再到最近的emlo、bert等，也许正在揭开下一个篇章。 定义 自然语言是指汉语、英语等人们日常使用的语言，是随着人类社会发展自然而然的演变而来的语言，不是人造的语言，自然语言是人类学习生活的重要工具。或者说，自然语言是指人类社会约定俗成的，区别于人工语言，如程序设计的语言。 处理包含理解、转化、生成等过程。自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字（如果是英文即为字符）、词、句、段落、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。所以自然语言处理也被誉为人工智能的掌上明珠。 可以说，自然语言处理就是要计算机理解自然语言，自然语言处理机制涉及两个流程，包

怎么写一篇自然语言处理技术的优秀论文

一篇自然语言处理技术的论文，没有扎实的基础和理论是写不出来的，自然语言处理技术并不是所有人都懂，也都可以仿写的论文，自然语言处理技术的内容比较深奥，接下来武汉烽火普天信息技术有限公司教大家自然语言处理技术论文怎么写? 确定自然语言处理技术的内容 确定自然语言处理技术的论文题目。在定题目的时候，一般不要“…系统”、“…研究与实践”，要避免太长的题目，因为不好体现要点。题目要具体，有深度，突出算法。 写论文摘要。要突出本文针对什么重要问题，针对自然语言处理技术提出了什么方法，跟已有工作相比，具有什么优势。实验结果表明，达到了什么水准，解决了什么问题。

写自然语言处理技术的引言。首先讲出本项工作的背景，这个问题的定义，它具有什么重要性。然后介绍对这个问题，现有的方法是什么，有什么优点。但是（注意但是）现有的方法仍然有很多缺陷或者挑战。比如（注意比如），有什么问题。本文针对这个问题，受什么方法（谁的工作）之启发，提出了什么新的方法并做了如下几个方面的研究。然后对每个方面分门别类加以叙述，最后说明实验的结论。再说本文有几条贡献，一般写三条足矣。然后说说文章的章节组织，以及本文的重点。有的时候东西太多，篇幅有限，只能介绍最重要的部分，不需要面面俱到。 划分自然语言处理技术的流派 对自然语言处理技术的相关工作做一个梳理，按照流派划分，对主要的最多三个流派做一个简单介绍。介绍其原理，然后说明其局限性。

然后可设立两个自然语言处理技术的章节介绍自己的工作。第一个章节是算法描述。包括问题定义，数学符号，算法描述。文章的主要公式基本都在这里。有时候要给出简明的推导过程。如果借鉴了别人的理论和算法，要给出清晰的引文信息。 在自然语言处理技术的引文信息的基础上，由于一般是基于机器学习或者深度学习的方法，要介绍你的模型训练方法和解码方法。第二章就是实验环节。一般要给出实验的目的，要检验什么，实验的方法，数据从哪里来，多大规模。最好数据是用公开评测数据，便于别人重复你的工作。

(完整版)自然语言处理

自然语言处理技术课程总结 自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。 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

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

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。

自然语言处理的关键技术

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

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。

自然语言处理技术分享1

自然语言处理技术分享1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

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。