第4章 非结构化数据的处理
非结构化数据分析与处理技术研究
非结构化数据分析与处理技术研究近年来，随着互联网和电子技术的飞速发展，数据已经成为了企业经营和科学研究的重要资源，其价值不断提高。
数据分析已经成为了企业决策和科学研究的重要手段。
然而，大数据时代的来临，使得数据的性质和规模都发生了很大的变化。
非结构化数据的分析和处理技术成为当前数据处理和分析的重要研究方向。
1. 非结构化数据的概念及类型非结构化数据指的是没有固定格式的数据，例如文本、图片、音频、视频等，因此非结构化数据难以用传统的关系型数据库进行存储和处理。
非结构化数据来源广泛，包括社交媒体、在线新闻、博客文章、视频和音频等。
2. 非结构化数据分析技术研究非结构化数据分析技术研究可以分为两个方向：文本分析和图像分析。
（1）文本分析文本分析技术是将非结构化文本数据中蕴含的信息进行自动提取、索引和语义理解的技术。
文本分析技术主要包括文本分类、文本聚类、情感分析、命名实体识别和知识图谱构建等。
（2）图像分析图像分析技术是将非结构化图像数据中蕴含的信息进行自动识别、分类和理解的技术。
图像分析技术主要包括图像分类、目标检测、图像分割、图像识别和图像语义理解等。
3. 非结构化数据处理技术研究非结构化数据处理技术研究主要包括如下几个方面：（1）文本预处理文本预处理是非结构化数据分析中的一个重要环节，主要包括分词、去停用词、词性标注、词向量化和tf-idf等。
分析方法的准确性和效率与文本预处理环节密不可分。
（2）数据挖掘和机器学习算法非结构化数据处理中，最常用的数据挖掘和机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、贝叶斯网络、决策树和深度学习等。
这些算法可以用于非结构化数据的特征提取、分类、群组化和模式挖掘等。
（3）自然语言处理(NLP)自然语言处理(NLP)是处理自然语言文本和语音的分支学科，主要包括自动语音识别、机器翻译、自然语言生成和问答系统。
NLP可以应用于文本生成、文本语义分析、情感分析和智能问答等。
非结构化数据处理的技术与应用
非结构化数据处理的技术与应用随着信息技术的不断发展和普及，各行各业都在日益涌现出惊人的信息数据量，其中包括了海量的非结构化数据，这些数据在现实生活中广泛存在于文本、音频、图像、视频等形式中，具有千差万别的表现形式和结构。
由于数据的非结构化性，传统的数据处理技术难以处理和分析这些数据，这就需要我们使用新的技术来处理和分析非结构化数据。
本文将讨论什么是非结构化数据、非结构化数据的处理技术以及在各行业中如何应用非结构化数据。
一、非结构化数据的概念与类型非结构化数据是指那些不符合传统结构化数据模式的一类数据，也就是不用表格、字段等方式存储的数据。
它们在数据集中没有过多的格式定义，也没有数据间的规则。
非结构化数据包括以下形式：1.文本数据：像新闻文章、博客、社交媒体评论、微博、邮件等等。
2.音频数据：音乐、语音、电话录音等。
3.视频和图像数据：照片、电影、电视、监控录像等。
4.时间序列数据：股票、交易、气象等。
5.地理空间数据：地图、卫星图像、GPS数据等。
6.二进制数据：二进制文件、二进制图像等。
7.其他非结构化数据：信号数据、传感器数据、动态文档、XML文档等等。
在这些非结构化数据中，最常见、最广泛应用的是文本数据，比如新闻和社交媒体评论等。
这些信息需要分类、摘要和归纳，这就需要用到非结构化数据处理技术。
二、非结构化数据的处理技术开发者需要用不同的技术和工具来处理非结构化数据，以获得更好的方式和更有意义的结论。
1.自然语言处理（NLP）技术处理文本数据。
2.机器学习算法可以用于降噪和提取文本信息，还可以自动执行分类和聚类。
3.网络分析（bulid a network）可以在社交媒体很好应用，在非结构化文本数据集中分析主题、关系和情绪。
4.基于图像处理技术的算法可用于智能采集和分析，可以从趋势、颜色关系、人物和标记数据中分析情感。
5.基于自然语言处理技术的机器翻译技术，可对不同语言的文本数据进行自动翻译。
第4章 非结构化数据的处理(共31张PPT)
语音识别，文字识别、输入法
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。
Miss Smith put two books on this dining table.
＜6＞
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
• 句法分析 • 语义分析
＜22＞
词法分析概述
• 词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个 词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性
• 词性 : 名词、动词、形容词、介词等
• 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓 • 如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 炽热, 头痛,
为什么我上个月已退了GPRS,
这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
效劳：路况查询
地点：学院路
效劳：客服投诉
业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
Co-Agent〔共施事〕：指行为施动者的合作者；
自然语言处理的根本技术
➢ 非结构化数据处理概述
NP
VP
这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
数字图书馆、电子商务、
象； 给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能
NP
VP
• Time〔时间〕：指行为发生的时间； 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。
文本是• 人类S知o识u最rc大e的〔存储来源，源并且〕文本：的数指量行在不为停地作增长用对象移出的位置； 句语法义分 分• 析析：：G对识o句别a子一l〔和句短话目语所的表标结达构的〕进实：行际分意指析义，。行找出为词作、短用语等对的相象互到关系达及在的句子位中置的作；用等。
非结构化数据结构化处理
非结构化数据结构化处理
随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织开始意识到，非结构化数据对于他们的业务发展和决策制定具有重要的作用。
非结构化数据指的是那些没有明显的格式、无法直接用于计算机系统处理和分析的数据，如文本、音频、图像、视频等。
然而，非结构化数据的处理和分析相对于结构化数据来说更为困难。
因此，如何将非结构化数据转化为结构化数据成为了一个重要的问题。
结构化数据可以被更好地管理、组织和分析，从而为企业和组织提供更精准的洞察和决策支持。
非结构化数据结构化处理的方法主要包括文本挖掘、自然语言处理、图像和视频分析等。
其中，文本挖掘是最为常见的一种方法，它通过对文本的各种特征进行提取和分析，将其转化为可以被计算机系统处理的结构化数据。
自然语言处理则是指对自然语言进行语法、语义、词汇等方面的分析和处理，使得计算机可以更好地理解和处理文本信息。
在图像和视频分析方面，现代计算机视觉和深度学习技术的发展为非结构化数据的处理提供了更强大的工具。
通过对图像和视频中的各种特征进行提取和分析，如颜色、形状、纹理、运动等，可以将其转化为可以被计算机系统处理和分析的结构化数据。
总之，非结构化数据结构化处理是大数据时代的一个重要课题。
只有将非结构化数据转化为结构化数据，才能更好地利用数据的价值，为企业和组织提供更精准的洞察和决策支持。
非结构化数据分析与处理技术研究
非结构化数据分析与处理技术研究随着互联网的迅猛发展和信息化的深入，世界上产生的数据量呈指数级增长。
然而，大部分的数据都是以非结构化形式存在的，这给数据分析和处理带来了巨大的挑战。
本文将探讨非结构化数据的定义、特点以及常见的分析与处理技术，并介绍当前在该领域的研究进展和挑战。
非结构化数据是指没有明确格式、规则或组织方式的数据。
与之相对的是结构化数据，结构化数据是以明确的格式和组织方式存储的，例如关系数据库中的表格。
非结构化数据主要包括文本、音频、视频、图像等形式。
与结构化数据相比，非结构化数据具有以下特点：数据量大、多样性高、复杂性高、难以解析。
由于非结构化数据的复杂性，传统的数据处理和分析方法往往无法直接应用于非结构化数据。
为了分析和处理非结构化数据，研究人员开发了许多技术和工具。
其中，文本分析是其中的重要技术之一。
文本分析可以将非结构化文本数据转化为结构化数据，从而进行进一步的分析和挖掘。
常见的文本分析技术包括词频统计、文本分类、情感分析和实体识别等。
通过这些技术，研究人员可以从大量的文本数据中提取有用的信息，例如产品评论、社交媒体数据和新闻报道等。
此外，图像和音频分析也是非结构化数据分析的重要领域。
图像分析技术可以通过图像处理和计算机视觉方法提取图像中的特征，例如颜色、纹理和形状等，并进行图像分类、目标检测和图像识别等任务。
音频分析技术则可以对音频数据进行语音识别、音乐分类和情感分析等处理。
图像和音频分析的发展，不仅有助于改善图像和音频数据的理解能力，还可以应用于人机交互、智能监控和自动驾驶等领域。
非结构化数据分析与处理技术的研究进展迅速，但仍面临一些挑战。
首先，非结构化数据的量级庞大，对存储和计算资源提出了巨大要求。
其次，非结构化数据的多样性和复杂性导致了分析和处理的困难，需要综合运用多种技术和模型。
再次，非结构化数据中存在着噪声和冗余信息，对数据清洗和预处理提出了更高的要求。
此外，非结构化数据涉及到个人隐私和信息安全等问题，必须建立合适的隐私保护和安全机制。
处理非结构化数据的机器学习技巧和方法
处理非结构化数据的机器学习技巧和方法近年来，随着互联网的迅猛发展和大数据潮流的兴起，非结构化数据成为了我们面临的新挑战。
与传统的结构化数据不同，非结构化数据并不通过固定的表格或数据库存储，而是以文本、图像、音频和视频等形式存在。
然而，这种类型的数据却蕴含着巨大的价值，能够帮助我们发现隐藏的信息和模式。
在处理这样的非结构化数据时，机器学习技巧和方法变得至关重要。
一、文本数据处理技巧文本数据是最常见的非结构化数据类型之一。
在处理文本数据时，我们通常需要将其转化为结构化的形式，以便机器学习算法能够更好地理解和处理。
以下是处理文本数据的一些常用技巧和方法：1. 文本预处理：首先需要对文本数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等。
这些步骤有助于减少噪声，使文本更加干净和可处理。
2. 特征提取：从文本中提取出有意义的特征是机器学习任务的关键。
常见的特征提取技术包括词袋模型、TF-IDF（词频-逆文档频率）等。
3. 文本向量化：为了能够应用机器学习算法，需要将文本数据转化为数值向量。
常用的文本向量化方法包括词嵌入（如Word2Vec和GloVe）和词袋模型。
4. 序列模型：对于具有时序信息的文本数据，可以使用序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
二、图像数据处理技巧图像数据在计算机视觉领域被广泛应用。
处理图像数据时，机器学习技巧和方法起着关键的作用。
以下是处理图像数据的一些常用技巧和方法：1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，可以增强图像的质量，提高模型的性能。
2. 特征提取：从图像数据中提取有用的特征对于图像分类、目标检测和图像分割等任务至关重要。
常用的特征提取技术包括边缘检测、纹理特征和颜色直方图等。
3. 卷积神经网络（CNN）：CNN是处理图像数据的重要工具。
通过使用卷积和池化等操作，CNN能够自动学习图像中的特征。
在图像分类、目标检测和图像生成等任务中，CNN表现出了出色的性能。
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法高效处理结构化和非结构化数据是数据分析和数据科学领域的关键技能之一。
在大数据时代，我们面临着数量庞大、多样化的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
有效地处理这些数据，提取有价值的信息和洞察力，对于业务决策和创新至关重要。
下面是一些高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法。
一、处理结构化数据的技巧和方法：1.数据清洗和预处理：结构化数据通常以表格形式存在，但往往包含缺失值、错误值、异常值等问题。
进行数据清洗和预处理是确保数据质量的关键步骤。
这包括处理缺失值、去除重复值、纠正错误值和异常值等。
2.数据合并和连接：在实际应用中，有时需要将多个表格中的数据合并或连接起来以获得更全面的信息。
这可以通过使用关系型数据库的JOIN操作或者数据处理工具（如Pandas）中的合并函数来实现。
3.数据转换和重塑：有时候，结构化数据需要转换为与分析目的相适应的形式。
这可能包括将数据从长格式转换为宽格式，进行数据透视操作，或者进行数据归一化处理等。
4.特征提取和构建：结构化数据中存在很多有用的信息，但有时需要将其提取出来以支持进一步的分析。
这包括选择和构建合适的特征变量，以支持模型构建和预测。
5.数据可视化：通过可视化结构化数据，可以更直观地理解数据的特征和模式。
这有助于发现数据中的隐藏信息和趋势，以及支持业务决策。
二、处理非结构化数据的技巧和方法：1.文本处理和分析：非结构化数据中常见的类型是文本数据。
对于文本数据的处理，可以采用自然语言处理（NLP）技术，如分词、词干提取、词频统计、情感分析等。
2.图像和视频处理：对于图像和视频数据，可以使用计算机视觉算法进行特征提取和图像分类。
例如，使用卷积神经网络（CNN）可以实现图像分类和目标检测等任务。
3.音频处理：音频数据的处理可以包括音频信号处理、音频识别和语音情感分析等。
这些技术可以应用于语音识别、语音合成、音乐推荐等领域。
大模型处理非结构化数据
大模型处理非结构化数据大模型处理非结构化数据，听上去就像是在说外星人和地球人之间的交流，其实更简单。
想象一下，你的手机里有一堆照片、视频、聊天记录，这些东西就像是散落在地上的拼图块，没有个头绪，真让人抓狂。
你翻来覆去，找不着北，不知道该从哪里开始。
整理这些非结构化的数据就像在解一个迷宫，心里恨不得能有个指南针。
不过，嘿，别担心，科技在飞速进步，有些“大咖”能帮助我们理清这些乱七八糟的信息。
就不得不提到那些超级厉害的模型，它们能像一位经验丰富的侦探，迅速从混乱中找到线索。
它们的工作就像在海洋中捞宝藏，不怕深海的波涛汹涌，敢于在数据的浪潮中遨游。
你想想，谁不想拥有这样的技能呢？比如说，你在社交媒体上刷到一个搞笑的视频，旁边有人说“这个真好笑”，这时候，一个好的模型就能把这个视频和评论联系起来，让更多人看到，哎，简直就像给视频加了个“热度标签”，瞬间引爆全场。
还有那些文档，PDF、Word文件，里面的内容就像一锅杂烩，吃的你满脸问号。
模型通过自然语言处理的技术，能够理解这些文本，甚至抓住情感色彩。
比如说，有人写了一篇超级感人的文章，模型能够识别出那股浓浓的情感，让更多人能感同身受。
你想象一下，如果这些模型能把所有人心里的话都翻译出来，那该多有意思呀，真是“言为心声”，一语道破。
再说说图像吧，随便一张照片，背后都是故事。
模型可以识别照片中的人物、场景，甚至情绪。
想象一下，假如你晒了一张和朋友们的合影，模型能告诉你“这张照片里有五个人，大家都在笑，背景是海滩”，多简单！这就像在看“开心就好”的朋友圈，瞬间让人心情愉悦。
再看看音频数据，咳咳，听音乐、听播客，都是非结构化的数据。
模型能够识别音频中的关键词、情绪，甚至能把一个个音符变成文字。
这样一来，咱们就能轻松找到自己喜欢的歌曲，真是神奇。
想象一下，以后说不定就能通过说话，找出自己爱听的歌，那生活岂不是“轻松愉快”了？不过，技术的使用也得讲究原则。
我们不能让这些模型变成“窥探者”，侵犯到个人隐私。
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• 自动分词: 汉语处理的难题之一
–用程序从句子中切分出单词
＜23＞
词法分析的分词歧义
• 例：南京市长江大桥 南京|市长|江大桥 南京市|长江|大桥 • 例：我们研究所有东西 • 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） • 我们--研究--所有--东西 把手放在桌上 • 把--手--放在--桌上 （组合歧义） • 把手--放在--桌上
＜28＞
语义分析过程
• • • • Agent（施事）：指行为的施动者； Object（受事）：指行为作用的对象； Co-Agent（共施事）：指行为施动者的合作者； Instrument（工具）：指施事者或共施事者实现行为中所使用 的对象； Time（时间）：指行为发生的时间； Source（来源）：指行为作用对象移出的位置； Goal（目标）：指行为作用对象到达的位置； Trajectory（轨迹）：指从来源到目标所经过的路径。
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…
• 语言学是研究语言规律的科学
＜ 7＞
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 BF : boy friend 青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友 PMP:拍马屁 MM：妹妹 BT：变态 7456：气死我了
NLP研究者
语言学家
＜18＞
自然语言处理的应用
• 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 – 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
＜ 3＞
绝大部分数据是非结构化数据
世界上85%的数据都是非结构化数据，这些数据每 年都按指数增长60%。
＜ 4＞
非结构化数据处理的技术
非结构化数据处理的主要技术是自然语言处理技术 。用来对非结构化数据进行各种层次的理解。
服务：路线查询 起点：西直门 终点：清华大学 服务：路况查询 地点：学院路
—— 做中国领先的科研资非结构化数据的处理
总课时：4小时（实验：3小时）
＜ 1＞
提纲
非结构化数据处理概述 自然语言处理技术概述
自然语言处理的基本技术
＜ 2＞
什么是非结构化数据
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里， 可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言， 不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非 结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图 片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频 信息等等。
• 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
＜15＞
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)
句子 主语 谓语
动词
He wrote a
宾语
book
＜26＞
句法分析过程
一个句子又是由若干个 词类构成的，如名词、 动词、代词、形容词等。 若从句子的词类来考虑， 一个句子也可用一棵树 来表示，这种树称为句 子的分析树，如图所示：
句子
代词
动词 He wrote
动词短语 名词短语 a book
＜27＞
＜20＞
提纲
非结构化数据处理概述 自然语言处理技术概述
自然语言处理的基本技术
＜21＞
自然语言处理的基本技术
• 词法分析 • 句法分析 • 语义分析
＜22＞
词法分析概述
• 词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词汇 的各个词素，从中获得单词的语言学信息并确定 单词的词性
– –
词性 : 名词、动词、形容词、介词等 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓 如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 火热, 头痛, 人造
＜16＞
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；
＜17＞
自然语言处理的研究内容
[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 [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
＜ 8＞
酱紫：这样子
语言的构成
语言
词汇
语法
词
熟语
词法
句法
词素
构形法
构词法
词组构造法
造句法
＜ 9＞
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。 • 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。
语义分析概述
• 语义分析就是要识别一句话所表达的实际意义。即 弄清楚“干什么了”，“谁干的”，“这个行为的 原因和结果是什么”以及“这个行为发生的时间、 地点及其所用的工具或方法”等。 • 语义分析仅是在句法范围内根据词性信息来分析自 然语言中句子的文法结构的，由于它没有考虑句子 本身的含义，也就不能排除像 The paper received the professor. 这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
＜10＞
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
＜11＞
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。 • 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。
＜30＞
配套实验
• 非结构化数据的处理
• 分词工具使用 • 分词程序编写 • 句法分析实验 • 高效的文本处理工具
＜31＞
我要去清华大学，从西直 门怎么走？
学院路堵不堵？
自然语言 处理技术
为什么我上个月已退了 GPRS,这个月还扣我钱？
服务：客服投诉 业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜ 5＞
提纲
非结构化数据处理概述 自然语言处理技术概述
自然语言处理的基本技术
＜ 6＞
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
＜24＞
句法分析概述
•
目的：分析句子结构, 找出词,短语在句中的相互 关系以及各自的作用, 并用层次结构来加以表示
S
NP V NP VP PP
Miss Smith put two books on this dining table.
＜25＞
句法分析过程
一个句子是由各种不同的句子 成分组成的。这些成分可以是 单词、词组或从句。句子成分 还可以按其作用分为主语、谓 语、宾语、宾语补语、定语、 状语、表语等。这种关系可用 一棵树来表示，如对句子： He wrote a book. 可用图示的树形结构来表示。
＜12＞
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。
＜13＞
自然语言理解的困难
＜14＞
机器能够理解人的语言吗？
• 很难！
[GAVE John gave the book to Sally ]
＜29＞
• • • •
Agent: John Object: the book Source: John Goal: Sally
习题
1. 非结构化数据和结构化数据有什么区别？ 2. 什么是自然语言处理？ 3. 词法分析、句法分析和语义分析的功能及区别？
＜19＞
自然语言处理的应用趋势