自然语言处理讲义48页PPT
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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）
NLP课件(自然语言处理课件)ppt
自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。
自然语言处理课件
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
病构
真实文本的语言现象非常复杂，不规范 例子：他非常男人。（名词不能受程度副词修饰）
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
复述
在与原句表达相同的语义内容，同一种语言下的原句的替代形式
– 毛泽东出生于1893年 – 毛泽东出生在1893年 – 毛泽东诞生于1893年 – 毛泽东同志是1893年出生的 – 毛主席生于1893年 – 毛泽东生于光绪6年（虚拟的）
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
两个句子
• 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 • 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
分词
• 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 • 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
提取特征词
我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
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 TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
计算结果：
余弦相似度计算结果区间：[-1 , 1]
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
总结思路： • （1）使用TF-IDF，找出两篇文章的关键词； • （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，并包含了
应用语言学概论5自然语言处理精品PPT课件
二、任务和理论依据
• 任务：
A、数理语言学从数学领域得到的主要是思考问题的 思路和方法，而不是某种专门的结果，它把数学 模型和数学程序运用于语言学的研究，采用定量 化和形式化的描述方法，使得语言学和数学一样 精密，以便于计算机的操作，为计算机模拟人脑 和进行人工智能的研究开山辟道。
B、从语言的内部结构和语言的交际活动两方面进 行，也就是说把数理语言学的研究首先分为作为 符号 系统的语言的数学性质的研究和对作为交际 活动的过程及结果的言谈的数学性质的研究两个 部分。
数理语言学分支学科介绍
1、统计语言学 运用概率论、数理统计等数学的方法来作语
言成分的定量分析和动态描写，目的是要建立语 言统计模型，来解决传统语言学研究的定性和静 态研究的不足。
统计语言学根据不同的研究对象，又可分出 许多具体领域，如统计语音学、计算语言风格学 和年代统计学。统计语音学研究音素音位，计算 语言风格学通过统计研究某人、某一时代和某一 民族的言语风格。年代统计学根据时代的变化， 对词汇特征和句型等进行分析。
1985年上海知识出版社出版了冯志伟编著的数理语言学较为系统的阐述了数理语言学的理论知识包括该学科的重要定律和术语1997年北京语言文化大学出版社出版了方立编著的英文版的数理语言学这两本书成为我国目前研究数理语言学的集大成者此外在数理语言学领域研究取得较大成绩的还有白世云张世武孙锐欣盛金标等学者1985年上海知识出版社出版了冯志伟编著的数理语言学较为系统的阐述了数理语言学的理论知识包括该学科的重要定律和术语1997年北京语言文化大学出版社出版了方立编著的英文版的数理语言学这两本书成为我国目前研究数理语言学的集大成者
• 3，根据检索到的实例生成与源语言句子相对应的 译文。
• 例子： • 金山词霸：词库、释义库、音库
自然语言处理讲义
自然 语言
研究者
计算机
自然语言 处理程序 语言 知识
自然语言处理系统
1 9
动态视角（流程）
S1： 研究者以特定的方式对自然语言（NL0）的规律进行抽象， 以计算机能够处理的形式来表述关于自然语言的规律——得 到语言 知识K； S2： 针对特定的语言知识表示形式，研制适合的分析和处理算法 ； S3： 根据算法编制计算机可执行的自然语言处理程序P。这样的 程序 加上语言知识，加上计算机硬件系统，共同构成一个 自然语言 处理系统（NLPs）； S4： 用这样一个自然语言处理系统对自然语言NL0进行分析处理 ，根据反馈的结果调整原来的设计，改进NLPs。
Eliza: Your father.
Young woman: You are like my father in some ways. Eliza: What resemblance do you see?
6
Searle的“Chinese Room”
1980s
哲学家约翰·西尔勒(John R. Searle)否认可以模拟大脑算法的计算机具有意 识 ，他在上个世纪80年代给出了一个著名的理想实验“西尔勒的中文屋子”来 支持他的论点。 实验（改编版）的要旨是这样的： 一个用中文讲的笑话，中国人听了会哈哈大笑 。如果用一台可以执行复杂 算法的计算机根据这个笑话的词句进行一系列运算，得出的结果正确，也是 “哈哈大笑”，于是计算机用它自己的方式笑了几声，我们是否可以认为这台 计算机“理解”了这个笑话呢？ 类似的，用一大群不懂中文的美国人取代计算机，他们拿着铅笔和纸重复 计算机所做的一切，因为算法很复杂，可能要全美不懂中文的美国人算上一年 才得到了结果“哈哈大笑”，他们派一个代表出来笑了几声。虽然反应很慢， 但他们和一个中国人做得一样好，不过，这样仍然无法认定这群美国人“理 解”了这个中文笑话。
研究者
计算机
自然语言 处理程序 语言 知识
自然语言处理系统
1 9
动态视角（流程）
S1： 研究者以特定的方式对自然语言（NL0）的规律进行抽象， 以计算机能够处理的形式来表述关于自然语言的规律——得 到语言 知识K； S2： 针对特定的语言知识表示形式，研制适合的分析和处理算法 ； S3： 根据算法编制计算机可执行的自然语言处理程序P。这样的 程序 加上语言知识，加上计算机硬件系统，共同构成一个 自然语言 处理系统（NLPs）； S4： 用这样一个自然语言处理系统对自然语言NL0进行分析处理 ，根据反馈的结果调整原来的设计，改进NLPs。
Eliza: Your father.
Young woman: You are like my father in some ways. Eliza: What resemblance do you see?
6
Searle的“Chinese Room”
1980s
哲学家约翰·西尔勒(John R. Searle)否认可以模拟大脑算法的计算机具有意 识 ，他在上个世纪80年代给出了一个著名的理想实验“西尔勒的中文屋子”来 支持他的论点。 实验（改编版）的要旨是这样的： 一个用中文讲的笑话，中国人听了会哈哈大笑 。如果用一台可以执行复杂 算法的计算机根据这个笑话的词句进行一系列运算，得出的结果正确，也是 “哈哈大笑”，于是计算机用它自己的方式笑了几声，我们是否可以认为这台 计算机“理解”了这个笑话呢？ 类似的，用一大群不懂中文的美国人取代计算机，他们拿着铅笔和纸重复 计算机所做的一切，因为算法很复杂，可能要全美不懂中文的美国人算上一年 才得到了结果“哈哈大笑”，他们派一个代表出来笑了几声。虽然反应很慢， 但他们和一个中国人做得一样好，不过，这样仍然无法认定这群美国人“理 解”了这个中文笑话。
nlp培训专业课程ppt课件
nlp培训专业课程ppt课件
汇报人：
2023-12-08
目录 Contents
• NLP概述 • NLP基础知识 • NLP核心技术 • NLP应用场景实例分析 • NLP工具与平台介绍 • NLP发展趋势与挑战 • 总结回顾与拓展延伸
01
NLP概述
NLP定义与发展历程
• NLP定义：自然语言处理（Natural Language Processing ，NLP）是指用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如 中文、英文等），属于人工智能的一个分支，是计算机科学 与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。
分词技术
将连续文本切分为一个个独立的 词汇单元，为后续的自然语言处 理任务提供基础数据。
句法分析技术
依存关系分析
分析句子中词与词之间的依存关系， 揭示句子的句法结构，有助于理解句 子的含义。
短语结构分析
分析句子的短语结构，识别出句子中 的主谓宾、定状补等成分，有助于理 解句子的语义。
语义角色标注技术
腾讯AI开放平台
提供自然语言处理、语音识别等多项人工智能技术服务，可通过API接口调用使用，支 持多种语言。
OpenAI GPT系列模型
基于深度学习的自然语言处理模型，可进行文本生成、问答系统等多种应用。提供API 接口进行调用。
06
NLP发展趋势与挑战
当前面临问题和挑战
数据稀疏性
在NLP领域，数据的稀疏性是一个重要的问题，尤其是在 处理低频词和罕见语言时。这导致模型训练不充分，影响 性能。
人类如何对信息进行加工、解决问 题和进行推理。
03
02
记忆与学习
人类如何存储、加工和使用信息， 以及学习的过程和机制。
汇报人：
2023-12-08
目录 Contents
• NLP概述 • NLP基础知识 • NLP核心技术 • NLP应用场景实例分析 • NLP工具与平台介绍 • NLP发展趋势与挑战 • 总结回顾与拓展延伸
01
NLP概述
NLP定义与发展历程
• NLP定义：自然语言处理（Natural Language Processing ，NLP）是指用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如 中文、英文等），属于人工智能的一个分支，是计算机科学 与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。
分词技术
将连续文本切分为一个个独立的 词汇单元，为后续的自然语言处 理任务提供基础数据。
句法分析技术
依存关系分析
分析句子中词与词之间的依存关系， 揭示句子的句法结构，有助于理解句 子的含义。
短语结构分析
分析句子的短语结构，识别出句子中 的主谓宾、定状补等成分，有助于理 解句子的语义。
语义角色标注技术
腾讯AI开放平台
提供自然语言处理、语音识别等多项人工智能技术服务，可通过API接口调用使用，支 持多种语言。
OpenAI GPT系列模型
基于深度学习的自然语言处理模型，可进行文本生成、问答系统等多种应用。提供API 接口进行调用。
06
NLP发展趋势与挑战
当前面临问题和挑战
数据稀疏性
在NLP领域，数据的稀疏性是一个重要的问题，尤其是在 处理低频词和罕见语言时。这导致模型训练不充分，影响 性能。
人类如何对信息进行加工、解决问 题和进行推理。
03
02
记忆与学习
人类如何存储、加工和使用信息， 以及学习的过程和机制。
2024版NLP之概述PPT课件
情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达， 对于舆情分析和产品评价具有重要意义。
第三章自然语言的处理共152张PPT
无障碍交流。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
应用领域
智能客服、智能家居、智能车载等。
26
07
自然语言处理前沿技术
2024/1/28
27
深度学习在自然语言处理中应用
词向量表示
通过神经网络训练语言模型，将词语表示为高维向量，捕捉词语 间的语义和语法关系。
文本分类
利用深度学习模型对文本进行自动分类，如情感分析、主题分类 等。
机器翻译
基于深度学习的机器翻译模型，如序列到序列（Seq2Seq）模 型，实现不同语言之间的自动翻译。
02
NLP涉及语言学、计算机科学、 心理学等多个学科，通过自然语 言处理技术，计算机可以处理、 分析、理解和生成人类语言。
4
自然语言处理发展历程
早期阶段
以词法分析、句法分析等语言学 理论为基础，采用基于规则的方
法进行自然语言处理。
2024/1/28
统计机器学习阶段
基于大规模语料库，利用统计机器 学习算法进行自然语言处理，如隐 马尔可夫模型、最大熵模型等。
观点挖掘
从文本中提取和归纳人们对特定主题或实体的观点。例如，从用户评论中挖掘出关于产品质量、服务等方面 的观点和意见。
情感词典与规则
构建和应用情感词典和规则来进行情感分析和观点挖掘。情感词典包含词语的情感倾向和强度信息，而规则 则可以根据文本中的特定模式或结构来识别情感或观点。
17
问答系统与对话生成
2024/1/28
词干提取
将词汇的不同形态还原为 其基本形式或词根，如将 “running”、“ran”、 “runs”等还原为 “run”。
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
应用领域
智能客服、智能家居、智能车载等。
26
07
自然语言处理前沿技术
2024/1/28
27
深度学习在自然语言处理中应用
词向量表示
通过神经网络训练语言模型，将词语表示为高维向量，捕捉词语 间的语义和语法关系。
文本分类
利用深度学习模型对文本进行自动分类，如情感分析、主题分类 等。
机器翻译
基于深度学习的机器翻译模型，如序列到序列（Seq2Seq）模 型，实现不同语言之间的自动翻译。
02
NLP涉及语言学、计算机科学、 心理学等多个学科，通过自然语 言处理技术，计算机可以处理、 分析、理解和生成人类语言。
4
自然语言处理发展历程
早期阶段
以词法分析、句法分析等语言学 理论为基础，采用基于规则的方
法进行自然语言处理。
2024/1/28
统计机器学习阶段
基于大规模语料库，利用统计机器 学习算法进行自然语言处理，如隐 马尔可夫模型、最大熵模型等。
观点挖掘
从文本中提取和归纳人们对特定主题或实体的观点。例如，从用户评论中挖掘出关于产品质量、服务等方面 的观点和意见。
情感词典与规则
构建和应用情感词典和规则来进行情感分析和观点挖掘。情感词典包含词语的情感倾向和强度信息，而规则 则可以根据文本中的特定模式或结构来识别情感或观点。
17
问答系统与对话生成
2024/1/28
词干提取
将词汇的不同形态还原为 其基本形式或词根，如将 “running”、“ran”、 “runs”等还原为 “run”。
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
自然语言处理课件PPT课件2024新版
基于机器学习的观点挖掘
利用标注数据训练观点挖掘模型，实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征，提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析，识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ，如主谓关系、定中关系 等，通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络，揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型，如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理（NLP）是计算机科学 和人工智能领域的一个分支，研究如 何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。
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过定义一系列词法规则，对输入的文本进行分词、词性标注等处理。这种方法需要人工 编写规则，对语言知识的依赖程度较高。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，自动获取词语的词性、用法等信息。常见的统计模型包 括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
利用标注数据训练观点挖掘模型，实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征，提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析，识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ，如主谓关系、定中关系 等，通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络，揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型，如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理（NLP）是计算机科学 和人工智能领域的一个分支，研究如 何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。
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过定义一系列词法规则，对输入的文本进行分词、词性标注等处理。这种方法需要人工 编写规则，对语言知识的依赖程度较高。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，自动获取词语的词性、用法等信息。常见的统计模型包 括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
第一章 自然语言处理概论ppt课件
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
哈尔滨工业大学计算机学院的 自然语言处理团队
起源
80年代初
王开铸教授，俄汉机器翻译 李生教授，汉英机器翻译
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
本课程重点介绍统计语言处理技术，特别 是基于统计的汉语词法分析技术
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
几个时间段（续）
六十多年
现为哈工大计算机学院语言技术研究中心 教授，博士生导师
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心 哈工大-阿里巴巴联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2010年秋季 Copyrights @ 2010. HIT. All Rights Reserved
课程概貌
研究生专业必修课：自然语言处理 学时：32学时+16学时 授课方式：课堂讲授+课后上机练习 考察方式：闭卷考试 实验课
机器人HAL和Dave进行了如下对话：
Dave Bownman: Open the pod bay doors, HAL. (Dave Bownman：HAL, 请你打开太空舱的分离 门。)
HAL: I’m sorry Dave, I am afraid I can’t do that. (HAL：对不起，Dave，我恐怕不能这样做。)
NLP自然语言处理 ppt课件
C(wn1wn ) C ( wn 1 )
N-gram:
P(wn
|
wn1 nN
1
)
C(wnn1N 1wn C(wnn1N 1)
)
• To have a consistent probabilistic model, append a unique start (<s>) and end (</s>) symbol to every sentence and treat these as additional words.
Stochastically pick the next word based on the conditional probability of each word given the previous N 1 words.
• Relative frequency estimates can be proven to be maximum likelihood estimates (MLE) since they maximize the probability that the model M will generate the training corpus T.
1
P(w1w2...wN )
• Measures the weighted average branching factor in predicting the next word (lower is better).
•PPT课件
13
Sample Perplexity Evaluation
• Models trained on 38 million words from the Wall Street Journal (WSJ) using a 19,979 word vocabulary.
人工智能第八章自然语言处理.pptx
扩充转移网络ATN
• ATN是20世纪70年代由W. Woods提出来的
• ATN语法属于一种增强型的上下文无关语法，即用上下文无关文法 描述句子文法结构，并同时提供有效的方式将各种理解语句所需 要的知识加到分析系统中，以增强分析功能，从而使得应用ATN的 句法分析程序具有分析上下文有关语言的能力。
9
自然语言处理层次
2020-5-24
谢谢阅读
10
内容提要
8.1 概述
8.2 词法分析
8.3 句法分析
8.4 语义分析
8.5 语用分析
8.6 语料库
8.7 信息检索
8.8 机器翻译
8.9 自动问答系统
8.10 小结
2020-5-24
谢谢阅读
11
词法分析
• 词法分析是理解单词的基础，其主要目的是从句子 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义 例如unchangeable是由un-change-able构成的，其 词义由这三个部分构成。
现从一个给定的状态转移到另一个状态。
句子： 开始状态 NP
中间状态 VP
终止状态
图 16.2(a) SNP+VP 的转移网络
NP： 开始状态
ART 中间状态
N 终止状态
N NPART+N 和 NPN 的转移网络
2020-5-24
谢谢阅读
30
Dog bites
2020-5-24
谢谢阅读
31
转移网络
8.6 语料库
பைடு நூலகம்
8.7 信息检索
8.8 机器翻译
8.9 自动问答系统
8.10 小结
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。
第13章理解单元自然语言处理课件
有时候先说这样一个成份，后面说另外一个成份，但是，在另外一种语言中，这些语言 成分的顺序可能是完全相反的。
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
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