自然语言理解
会话层的三个功能
会话层的三个功能会话层是机器人系统中重要的组成部分，它负责处理用户的输入和输出，并提供一系列功能来实现高效的交互。
在本文中，我们将讨论会话层的三个主要功能：自然语言理解、对话管理和自然语言生成。
一、自然语言理解自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是会话层的核心功能之一。
它负责将用户的自然语言输入转化为机器可以理解和处理的形式。
NLU的关键任务包括词法分析、句法分析和语义理解。
通过词法分析，NLU可以将用户输入的语句分解为单词或短语，消除冗余信息。
句法分析则可以分析句子的结构和成分之间的关系，从而更好地理解用户意图。
最后，语义理解可以帮助机器理解用户的语义，进一步准确解读用户的需求。
二、对话管理对话管理（Dialog Management）是会话层的另一个关键功能，它通过设计合理的对话策略来管理和控制对话的进行。
对话管理的目标是实现有效的对话流程，确保机器能够根据用户的输入做出合适的回应。
在对话管理过程中，机器需要根据用户的意图和上下文信息来选择合适的回答，并在必要时提出合适的问题以获取更多的信息。
对话管理通常采用状态机或者基于规则的方法来实现，也可以结合机器学习技术来优化对话策略。
三、自然语言生成自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是会话层的最后一个功能，它负责将机器生成的信息转化为自然语言的形式输出给用户。
NLG的关键任务包括生成合适的句子结构、选择适当的词汇和表达方式，以及考虑语境和用户偏好。
通过NLG，机器可以将复杂的计算结果、系统提示或者回答转化为用户可以理解和接受的语言形式，提供更好的用户体验。
会话层的三个功能：自然语言理解、对话管理和自然语言生成，共同构成了机器人系统中重要的交互环节。
通过自然语言理解，机器可以理解用户的意图和需求；通过对话管理，机器可以合理地组织和控制对话流程；通过自然语言生成，机器可以将复杂的信息转化为用户友好的自然语言输出。
自然语言的理解原理及应用
自然语言的理解原理及应用1. 引言自然语言理解是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
随着人工智能的发展，自然语言理解在诸多领域得到广泛应用，如机器翻译、智能客服和语音识别等。
本文将介绍自然语言的理解原理以及它在实际应用中的具体应用。
2. 自然语言理解的原理自然语言理解是指计算机通过建模和分析人类自然语言的过程，其主要原理如下：2.1 语法分析语法分析是自然语言理解的重要一环，它通过对自然语言句子的结构进行解析，提取出句子中的基本成分和它们之间的关系。
常用的语法分析方法包括基于规则的方法和统计机器学习方法。
语法分析的结果可以用语法树的形式表示，进而为后续的语义分析提供基础。
2.2 语义分析语义分析是自然语言理解的核心任务，它旨在理解句子的意义和表达的含义。
语义分析可以通过语义角色标注、语义依存分析和词义消歧等方法来实现。
其中，语义角色标注可以识别句子中的主谓宾等语义角色，语义依存分析可以识别句子中不同语义成分之间的依存关系，词义消歧则可以解决多义词的歧义问题。
2.3 上下文理解上下文理解是指在理解句子时考虑其上下文信息，以便更准确地理解句子的含义。
上下文理解需要考虑包括上文、下文和共指关系在内的多种信息。
在自然语言处理任务中，如情感分析和自动问答中，上下文理解起着非常重要的作用。
3. 自然语言理解的应用自然语言理解在众多领域中得到了广泛应用，以下列举了其中的几个应用领域及其具体应用：3.1 机器翻译机器翻译是指将一种语言的文字转化为另一种语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中的应用主要体现在语义分析和上下文理解方面，以提高翻译的质量和准确性。
•通过语义分析，可以更准确地理解源语言句子的含义，以便更好地进行翻译。
•上下文理解可以帮助翻译系统在处理歧义和多义词时做出更准确的选择。
3.2 情感分析情感分析是指通过对文本进行分析，提取出其中蕴含的情感信息。
自然语言理解在情感分析中的应用主要体现在上下文理解和语义分析方面。
人工智能导论第6章 自然语言理解
自然语言理解系统的应用
神经机器翻译 智能人机交互 机器阅读理解
星蓝海学习网
机器创作
谱曲
学习思考
（1）查阅相关文献资料，定义 “自然语言理解”。 （2）查阅相关文献资料，简述自然语言理解的应用价值。 （3）说出自然语言理解过程的主要任务
星蓝海学习网
星蓝海学习网
自然语言理解 未来与展望
自然语言理解未来与展望
星蓝海学习网
人工智能导论
THINKS
星蓝海学习网
星蓝海学习网
信息提取
信息提取是指利用算法从文本中提取显性或隐性信息的过程。 使用算法系统的输出在不同的实现中是不同的，但是通常提取的 数据和其中的关系都保存在关系数据库中。早期的方法包括使用 简单的信息分类、模式匹配和语法方法来创建基于规则的方法。 目前的信息检索系统使用各种监督和非监督的机器学习算法。通 常提取的信息包括命名实体和关系、事件及其参与者、时间信息 和事实元组。
句法分析主要有两种方法：成分句法分析和依存句法分析。
星蓝海学习网
成分句法分析
S
NP
PP
prep
NP
王明明
在
N
NP
上海
N
NP
复旦
N
VP
大学
V
NP
星蓝海学习网
读
书
句法分析树示例
依存句法分析
SBV POB ATT ATT
星蓝海学习网
依存句法分析示例
语义分析
语义分析就是通过分析找出词义、结构意义及其结合意义， 从而确定语言所表达的真正含义或概念。 1.词义消歧 2.语义角色标注 3.抽象语义表示
第二部分 自然语言理解过 程的层次任务
第三部分 自然语言理解系
自然语言理解NLP
2.语法分析歧义：
“那只狼咬死了猎人的狗” “咬死了猎人的狗失踪了”
3.语义分析歧义：
机器翻译句子 “At last, a computer that understands you like your mother” 可以有多种含义，如下： “计算机会像你的母亲那样很好的理解你（的语言） ” “计算机理解你喜欢你的母亲” “计算机会像很好的理解你的母亲那样理解你”
Party May 27 add
基本解决：词性标注、命名实体识别、Spam识别
取得长足进展：情感分析Sentiment analysis、共指消 解Coreference resolution、词义消歧Word sense disambiguation 、句法分析Parsing、机器翻译Machine translation (MT )、信息抽取Information extraction (IE)
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。 例如，如果有一台机器既能理解中文又能理解英文 ，那么，这台机器就可以为人类充当翻译；如果电 视能理解中文，那么，用户就可以不用按钮，而是 通过说话来遥控电视
语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样 从一连串的语言符号中获取信息的？
3.情感分析（Sentiment Analysis，SA）：又称倾向 性分析和意见挖掘，它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，如从大量网 页文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、 大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向； 4.机器翻译（Machine Translation，MT）：将文本从 一种语言转成另一种语言，如中英机器翻译。
自然语言理解的五大难题
自然语言理解的五大难题
自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）是人工智能领域中一个重要的研究方向，但在实践中仍然面临一些挑战。
以下是自然语言理解面临的五大难题：
1.歧义性：自然语言中经常存在歧义，同一句话可能有
多种不同的理解方式。
歧义性使得计算机难以准确地理解用户的意图或上下文。
2.语境依赖：文本的理解需要考虑上下文，而且一个单
词可能在不同的语境中有不同的含义。
理解文本需要考虑先前的句子、段落或对话，以获取正确的语境。
3.多语言处理：处理多语言文本是一个复杂的问题，因
为不同语言有不同的语法结构、词汇和表达方式。
构建一个通用的多语言自然语言理解系统是一个挑战。
4.长距离依赖：一些文本中的信息可能在较长的距离上
相互关联，需要模型能够捕捉长距离的依赖关系。
传统的模型可能在处理长文本时失效。
5.知识获取：要理解自然语言，计算机需要有大量的常
识知识。
构建一个能够获取、理解和应用广泛知识的系统是困难的，因为知识的获取是一个庞大的任务。
克服这些挑战需要结合深度学习、自然语言处理、知识图谱等多个领域的技术。
近年来，随着深度学习技术的发展，自然语言理解取得了一些重要的进展，但仍然存在许多未解决的问题。
什么是自然语言理解技术
什么是自然语言理解技术自然语言理解技术(Natural Language Understanding，简称NLU)，顾名思义是指计算机针对自然语言文本进行的理解，是人工智能领域中的一项重要技术。
它是人工智能的核心应用领域之一，是AI技术发展的重要方向。
自然语言理解技术与语音识别技术、自然语言生成技术等技术共同构成了人工智能的自然语言处理分支。
自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、文本分类、机器翻译、智能问答等问题。
通过自然语言理解技术，计算机能够解析人类语言的含义，实现语义分析、情感分析、实体识别、关系提取、语境理解、逻辑推理等功能。
它可以将自然语言的文本信息转化为机器可处理和理解的语言知识，为人工智能应用提供了基础和支撑。
自然语言理解技术的应用非常广泛。
在智能客服、智能家居、智能教育、智能医疗、智能金融等各个领域都有重要的应用。
比如，智能客服可以通过自然语言理解技术为客户提供快速、准确、个性化的服务；智能家居可以通过自然语言理解技术实现语音控制家电的功能；智能医疗可以通过自然语言理解技术提供精准的病情分析和医疗建议等。
自然语言理解技术目前包括以下几个主要方面：1. 语义分析语义分析是自然语言理解技术中的一个关键环节，它是将原始文本分析为语义结构的过程。
通过语义分析，可以将原始文本转化为计算机可处理的形式，为后续处理提供基础支撑。
语义分析主要包括词法分析、句法分析和语义分析三个阶段。
其中，词法分析是将自然语言文本分解为词汇单元的过程；句法分析是将自然语言文本分解为语法结构的过程；语义分析则是将自然语言文本转化为计算机可识别的语义结构的过程。
2. 情感分析情感分析是指通过自然语言理解技术对文本中的情感信息进行分析和提取的过程。
情感分析可以将自然语言文本分为积极、消极和中性三种情感类型，并对情感信息进行量化和分析。
如情感极性分析、情感趋势分析、情感原因分析等。
3. 实体识别实体识别是指自然语言理解技术对文本中的实体名称进行识别和提取。
什么是自然语言理解
什么是自然语言理解
自然语言理解（NLU）是人工智能的重要研究领域之一，其
目标是模仿人类理解语言的能力。
它旨在使计算机能够通过识别、理解和解释自然语言来获取有用信息或完成特定任务。
自然语言理解可以为人力资源和监督学习提供数据和洞察，使其能够有效地回答问题，发现潜在的意义和关系，并能够预测各种可能的结果。
它可以帮助机器发现新的概念，例如将抽象概念翻译成具体表达。
NLU可以分为三个基本步骤：词汇分析，语法分析和形式语
义分析。
在词汇分析级别，NLU系统会标记文本中的每一个词，以此确定句子的意义。
在语法分析级别，它会通过检测句子中包含的语法结构（例如主语、宾语和定语），来确定句子的类型和意义。
在形式语义分析级别，NLU系统会尝试分析
句子的深层含义，例如分析话语者的目的或整体上下文。
NLU最近被广泛应用于语音识别、机器翻译、聊天机器人等
领域。
它可以帮助机器理解口头语言，有效地回答问题，并与人进行实时交流，从而提高人机交互的效率。
它还可以帮助发现隐藏在文本中的意义。
总之，自然语言理解为机器提供了更好的理解人类话语的能力，它可以更有效地处理语音识别、机器翻译、聊天机器人等任务，并提高人机交互的效率。
自然语言理解中
自然语言理解中什么是自然语言理解？自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。
自然语言是人类用来进行交流和表达思想的方式，它具有丰富的表达能力和复杂的结构。
自然语言理解的目标是帮助计算机理解和解释人类的语言，从而能够准确地理解用户的意图和情感，实现更加智能的对话和交互。
自然语言理解的基本流程自然语言理解的实现过程可以分为以下几个基本步骤：1.分词与词性标注：将自然语言文本切分成一个个的词语，并为每个词语标注其词性，以便后续的处理和分析。
2.句法分析：通过分析语言中的语法结构，确定句子中各个成分之间的关系。
句法分析包括词法分析、句法分析和语义分析，是自然语言理解的关键环节。
3.语义角色标注：对句子中的词语进行语义分析，确定其在句子中的语义角色，如主语、宾语、谓语等。
语义角色标注有助于理解句子的意图和结构。
4.意图识别：根据用户的表达，推断其真实意图。
意图识别是自然语言处理的一个核心任务，通过分析用户的语言表达，判断用户的需求和意图，从而给出合适的回答或操作。
5.情感分析：分析自然语言中蕴含的情感和态度，判断其情感极性。
情感分析可以用于情感倾向的预测、产品评论的分析等应用。
自然语言理解的应用自然语言理解在许多领域都有着广泛的应用，其中一些主要的应用领域包括：1. 机器翻译机器翻译是指将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中起着核心作用，通过深入理解源语言的语义和结构，然后将其转换为目标语言。
2. 问答系统问答系统是指通过对用户的自然语言提问进行解析和处理，给出与问题相关的回答。
自然语言理解在问答系统中起着关键的作用，通过理解用户问题的语义和意图，准确地回答用户的问题。
3. 智能助理智能助理是一类能够理解和执行自然语言指令的人工智能应用。
自然语言理解使得智能助理能够理解用户的指令并执行相应的操作，从而提供智能化的服务。
第7章 自然语言理解
• 自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
2
自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
句法分析
例 1 G＝(Vt，Vn，S, P)
Vt =（the,man,killed,a,deer,likes)
Vn =（S,NP,VP,N,ART,V,Prep,PP)
S=S P：(1) S→NP+VP (2) NP→N (4) VP→V (5) VP→V+NP (7)N→man|deer
J. Weizenbaum：心理医疗ELIZA
4.
72年W. Woods：语音接口 基于知识的自然语言理解发展时期 LUNAR T. Winograd ：英语对话SHEDLU
5. 基于大规模语料库的自然语言理解发展时期
• 自然语言理解的概念与发展历史
语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 语音分析
• 词法分析
句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
14
句法分析
乔姆斯基语法体系
转移网络 扩充转移网络 句法分析树 自动句法分析算法
15
句法分析
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子 的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将 这些关系用层次结构加以表达。
简述自然语言理解的定义和层次
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解是指计算机能够解析和理解人类自然语言的能力，包括对语义、语法、逻辑和语用的理解。
它旨在使计算机能够准确地理解并处理人类语言的各种含义和目的，从而能够进行智能的对话和决策。
自然语言理解的层次可以分为几个层次，从简单到复杂逐步深入。
首先是基本的语义理解，计算机需要能够识别出句子中的实体、动作和关系等基本信息。
其次是逻辑推理，计算机需要能够根据语句之间的逻辑关系进行推理和推断。
再次是情感理解，计算机需要能够识别出句子中表达的情感色彩和态度，如正面情感、负面情感或中性情感等。
最后是语境理解，计算机需要能够根据上下文和语境来理解句子的真实含义和目的。
在实际的应用中，自然语言理解的层次可以根据具体的任务和需求进行不同的扩展和深化。
例如在智能客服系统中，自然语言理解需要能够理解用户的问题并给出准确的回答；在智能文本分析系统中，自然语言理解需要能够理解文本中的信息并进行分类和关联分析等。
个人观点来说，自然语言理解是人工智能领域非常核心和关键的一个领域。
随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言理解的能力将极大地改变人机交互的方式，并在各种应用领域发挥着重要作用。
自然语言理解是计算机理解和处理人类语言的重要能力，它涉及到基本的语义理解、逻辑推理、情感理解和语境理解等多个层次，并在实际应用中发挥着重要的作用。
希望通过本文的介绍，你能对自然语言理解有一个更深入和全面的了解。
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解
自然语言理解
• 现在计算机的智能还远远没有达到能够像人一样理解自然语言的水平，而且在 可预见的将来也达不到这样的水平。因此，关于计算机对自然语言的理解一般 是从实用的角度进行评判的。如果计算机实现了人机对话，或机器翻译，或自 动文摘等语言信息处理功能，则认为计算机具备了自然语言理解的能力。
自然语言理解
• 心理学家安德森将人类对自然语言的理解分为3它将人看到或听到的信息保留在记忆中；分 析是把记忆中的信息转化为有意义的某种形式；使用则是听话者或阅读者对这 种心理形式的应用。
自然语言理解
• 自然语言理解就是计算机对自然语言的理解。从计算机科学特 别是人工智能的观点看，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像人那样理解、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。
个人对自然语言的理解
个人对自然语言的理解自然语言是指人类日常生活中使用的语言，如中文、英语等，它是人与人之间进行沟通和交流的工具。
自然语言的特点是语言的表达具有普遍性、灵活性和多样性。
首先，自然语言具有普遍性。
自然语言可以说是全人类共有的，不同民族、不同文化背景的人都可以使用自然语言进行交流。
这是因为自然语言中的词汇和语法规则是人们按照一定规律创造出来的，它们不仅仅是表达具体概念和事物的符号，更是一种表达思想和情感的方式。
无论是中文、英语、法语还是任何其他语言，人们都可以通过自然语言来表达自己的想法和感受。
其次，自然语言具有灵活性。
自然语言是一个活的系统，它可以根据社会文化的发展和人们的需求不断进行更新和改变。
新词汇、新的语法结构等都可以随着社会的发展而诞生，这也使得自然语言具有了很强的适应性和灵活性。
例如，现代人们常用的网络词汇和流行语，在过去几十年甚至几年前都是不存在的，但是随着网络的发展和人们生活方式的改变，这些词汇逐渐流行起来，并成为人们使用的常用语言。
此外，自然语言具有多样性。
不同人群、不同地区的人们使用的自然语言可能存在很大的差异。
比如，在中文这个范畴下，有普通话、粤语、四川话等不同的方言，每个方言又有自己独特的词汇和语法规则。
这些差异使得自然语言具有了多样性，同时也使人们能够通过语言来反映不同的文化和社会背景。
自然语言的理解是指能够理解和解析自然语言的能力。
人类之所以能够理解自然语言，是因为我们拥有语言能力和思维能力。
语言能力是指人类天生具备的使用语言进行交流的能力，而思维能力是指人类能够通过思维和推理来理解语言中的信息和含义。
自然语言的理解涉及到词汇理解、语法理解、语义理解以及语境理解等多个方面。
首先，词汇理解是指理解句子中各个词汇的含义和词义之间的关系。
人们在学习语言的过程中，会逐渐掌握语言中的词汇，并且学会将词汇与具体的事物、概念相联系。
在理解一句话的时候，人们会通过识别、解释和分类词汇来理解句子的意义。
自然语言理解讲义
语言分析的主要困难(1)
困难之一：大量歧义(ambiguity)现象 词法歧义
语义学—Semantics，研究符号与其所指事物 间的(深层)关系。
语用学—Pragmatics，研究交际中如何选用 符号来表达意义。
语言学基本知识：现代语法学
受符号学的影响与推动，现代语法学(表示 为Grammar2)形成三个分支：
句法学—Syntax = Grammar1(含词法与句 法)。
哲学
什么是意义？词与句子如何 获得意义？词如何识别现实 世界的对象？
计算语言学 如何识别句子结构？怎样对 知识和推理进行建模？语言 如何被用以完成特定任务？
运用关于反例的直觉知识进行 自然语言论证; 数学模型 (例如, 逻辑与模型理论)
数据结构和算法；表示与推理 的形式理论；AI技术(搜索和 知识表示方法)
语义学—Semantics，研究词意、句子的语义 结构、概念与概念结构等。
语用学—Pragmatics。
为什么要研究计算语言学？
信息时代的需要！语言是信息的载体。 提高计算机的智能：能理解和处理大量语言信息。
自然语言理解的应用
基于文本的应用 在一文本数据库中查找关于某些主题的合适文档(例如在图书 馆找相关书籍) 从关于某些主题的消息或文章中抽取信息 将文本从一种语言翻译成另一种语言 根据某种目标进行自动文摘
语言与自然语言(2)
语言的第一系统和第二系统
第一系统：语音系统—Sound System。 第二系统：文字系统(书写系统)—Writing
自然语言理解综述
自然语言理解综述摘要：一、自然语言理解的定义与重要性二、自然语言理解的发展历程三、自然语言理解的应用领域四、自然语言理解的挑战与未来发展正文：一、自然语言理解的定义与重要性自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类自然语言。
自然语言理解是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的关键技术之一，对于实现人机交互、智能客服、情感分析、知识图谱等应用具有重要意义。
二、自然语言理解的发展历程自然语言理解的发展历程可以分为以下几个阶段：1.规则制定时期（1950s-1970s）：这一阶段主要通过人工制定规则，让计算机识别和处理有限的语言表达。
2.统计学习时期（1980s-2000s）：随着计算机性能的提升和大数据时代的到来，统计学习方法逐渐成为主流，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
3.深度学习时期（2000s-至今）：随着深度学习技术的发展，特别是神经网络模型的应用，自然语言理解取得了重大突破，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和Transformer 等模型。
三、自然语言理解的应用领域自然语言理解技术在多个领域发挥着重要作用，如：1.智能语音助手：如苹果的Siri、谷歌的Google Assistant 和亚马逊的Alexa 等，它们可以理解用户的语音指令，提供相应的服务。
2.情感分析：通过分析用户评论、社交媒体内容等，企业可以了解用户对产品或服务的满意度，以便及时改进。
3.智能客服：自然语言理解技术可以帮助计算机理解用户的问题，提供精准的答案，提高客服效率。
个人对自然语言的理解
个人对自然语言的理解一、语言知识自然语言是人类交流和沟通的重要工具，它包含了丰富的词汇、语法、语音、语调等方面的知识。
对于个人而言，掌握一定的语言知识是理解和运用自然语言的基础。
通过对语言的学习和掌握，我们可以理解语言的构成、含义、用法以及语境等，从而更好地进行沟通和表达。
二、语言理解语言理解是个人对自然语言理解的重要方面。
它涉及到对语言信息的感知、解码、理解以及记忆等方面的能力。
语言理解需要我们对语言的构成、语义、语用等方面有一定的了解，并能够根据语境和背景知识进行推理和理解。
通过语言理解，我们可以更好地理解他人的意图和表达，从而更好地进行交流和沟通。
三、语言运用语言运用是个人对自然语言理解的另一个重要方面。
它涉及到对语言的生成、表达、交流以及应用等方面的能力。
通过语言运用，我们可以将思想、情感和意图以口头或书面形式表达出来，并能够与他人进行有效的沟通和交流。
语言运用需要我们对语言的构造和用法有一定的了解，并能够根据语境和背景知识进行创造性的表达。
四、语言文化语言文化是个人对自然语言理解的重要组成部分。
它涉及到对语言背后所承载的文化背景、价值观、习俗等方面的理解。
通过对语言文化的了解，我们可以更好地理解语言的含义和用法，从而更好地理解和运用自然语言。
同时，语言文化也可以帮助我们更好地了解其他国家和民族的文化和历史，促进跨文化交流和理解。
五、语言认知语言认知是个人对自然语言理解的最高层次。
它涉及到对语言的本质、功能、发展等方面的认识和理解。
通过对语言的认知，我们可以更好地理解语言的本质和功能，从而更好地理解和运用自然语言。
同时，语言认知也可以帮助我们更好地认识自己和他人，促进个人成长和发展。
总之，个人对自然语言的理解是一个多方面、多层次的过程。
通过对语言知识、语言理解、语言运用、语言文化以及语言认知等方面的学习和实践，我们可以更好地理解和运用自然语言，促进跨文化交流和理解，实现个人成长和发展。
自然语言理解
• 书面理解的基本方法是：在计算机里贮 存一定的词汇、句法规则、语义规则、 推理规则和主题知识。语句输入后，计 算机自左至右逐词扫描，根据词典辨认 每个单词的词义和用法；根据句法规则 确定短语和句子的组合;根据语义规则和 推理规则获取输入句的含义;查询知识库， 根据主题知识和语句生成规则组织应答 输出。
2、句子分析
• 将语音转为文字或直接输入文字之后，要对句 子进行分析。 • （1）基于语法的句子分析 • “曹雪芹的代表作是三国演义吗？”计算机对 其进行自动切分，得出——“曹雪芹 的 代表作 是 三国演义 吗？”与此同时，计算机对其还 进行了自动标注。然后，计算机自左至右逐词 辨认。第一个词“曹雪芹”，查电子词典里有 没有这个词。如果没有，计算机会给出一个表 示不能分析的信号（比如打出一个“？”）； 如果有，就把这个词的注解记录下来：专有名 词、人名、清代人等等，再进行下一个分析。
• 进行到第三个词，得到“名词＋的＋名词”， 查句法规则库，如果没有这样的结构，就不能 分析；如果有，根据句法规则，得到“名词＋ 的＋名词＝Np”，语义规则随即加以解释。如 果解释不通，如错打成“曹雪芹的施耐庵”， 计算机又给出不能分析的信号。解释通了，继 续往下查，NP＋V。。。NP十V＋N，最后 得出NP十VP十0（名词短语+动词短语十疑 问词）。
• 根据句法规则，疑问词“吗”要求计算机对前面 的NP＋VP作出肯定或否定的回答。理解了这个 问句的语义与要求之后，计算机就转向知识库或 数据库查询。根据语义，NP＋VP的命题是： “曹舍芹的代表作”和“《三国演义》”是同一本 书，计算机要对这个命题的真假作出判断。如果 计算机在知识库或数据库查不到这方面的知识， 就只能回答“不知道”；如果查到了，得到了这 个命题为假的结果，于是计算机就在显示终端回 答： • “不是。曹雪芹的代表作是红楼梦。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
16
自然语言理解的一般问题(15)
70年代句法语义分析为主流
• 采用句法-语义分析技术
典型例子 • LUNAR
– 允许用普通英语和数据库对话的人机接口
句法分析
语义解释
数据检索
ATN语法
词典
语义规则
数据库
17
自然语言理解的一般问题(16)
80年代以来的实用化和工程化
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其重要标志之一是 有一批商品化的自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。 • 另一方面，人们已经开始对大规模真实文本进行理解 • 句法－语义分析为主的思想来自于规则的方法，而规则不 可能把所有的知识表示出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不确定性和模糊性。
13
自然语言理解的一般问题(12)
• 应用 – 网 络 方 面 ： 信 息 检 索 （ information retrieval）, 提 出 （ extraction）, 过滤（filtering）, 分类（classification）， 汇总 （summarization）等 如：网上信息检索，电子图书馆（digital library）, 电子商务（ e-commerce） 等 例： 和服 | 务 | 于三日后裁制完毕。(kimono must) 这个酒店的设施 | 和 | 服务 | 是一流的。(and service) 未登录词(unknown word processing): 如：高海燕 (storm petrel)
– T是终结符集合，即被定义的语言的所有词 汇（或符号） – N是非终结符集合，这些符号用于描述语法 成分，并不出现于句子 中。 则有：V＝TN，TN＝（空集），V是属于该语法的全部符号。 – S是起始符号，它是N中的一个成员。 – P是一个产生式规则集。ab (ab,aV+,bV*)
基于统计的方法
28
短语结构语言（1）
• 定义
– 句子：一个符号串 – 语言：句子的集合 – 语法：对一个句集一种有限的形式化描述
• 描述一般语言的方法：
– 识别器：由程序判断读入的符号串是不是一个句子 – 短语结构语法：一种基于产生式的形式化工具，也称为产生式语法
29
短语结构语言（2）
定义：短语结构语法定义为：G＝(T，N，S，P）
• 大规模真实文本的处理 • Web信息抽取
23
词法分析(1)
• 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。
24
词法分析(2)
4
自然语言理解的一般问题(3)
• 自然语言理解 –自然语言理解是语言信息处理技术的一个高层次的重要 方向。是人工智能领域关注的核心问题之一。 –自然语言理解的困难原因： • 目标表示的复杂性 • 映射类型的多样性 • 源表示中各元素间交互程度的差异性
5
自然语言理解的一般问题(4)
• 语言学的研究
20
自然语言理解的一般问题(19)
• 基于语料库的处理思想能够在工程上、在宽广的语言覆盖 面上解决大规模真实文本处理这一极其艰巨的课题，对传 统的处理方法的一个强有了的补充。 • 新型的智能计算机和多媒体计算机均要求设计出更为友好 的人机界面，使自然语言、文字、图像和声音等信号都能 直接输入计算机。要求计算机能以自然语言与人进行对话 交流，就需要计算机具有自然语言能力，尤其是口语理解 和生成能力。
7
自然语言理解的一般问题(6)
• 语言学的研究－理解的层次 –语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 –词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语 言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 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 （组合歧义） 把手--放在--桌上
8
自然语言理解的一般问题(7)
• 语言学的研究－理解的层次 –句法分析：对句子和短语的结构进行分析，找出词、短 语等的相互关系以及各自在句子中的作用等。在语言自 动处理的研究中，句法分析的研究是最为集中的，这与 乔姆斯基（Chomsky）的贡献是分不开的。主要方法有 ：短语结构语法、格语法、扩充转移网络、功能语法等 。 –语法分析：将单词之间的线性次序变换成一个显示单词 如何与其它单词相关联的结构。确定语句是否合乎语法
人工智能
自然语言理解
1
主要内容
• 自然语言理解的一般问题
• 词法分析 • 句法分析
• 语义分析
• 大规模真实文本的处理 • Web信息抽取
2
自然语言理解的一般问题(1)
• 自然语言
– 自然语言：人类交流的语言,口语、书面语、手语、 – 人造语言：机器语言，包括C++, BASIC等 旗语等
世界语 – 到目前为止的人类知识有80%以上使用自然语言文字记载下来的。 但将来，可能用计算机语言形式记载的知识将会越来越多。因此说 ，语言信息处理技术和每年所处理的信息总量已成为衡量一个国家 现代化水平的重要标志之一。 – 相比较人工智能其它领域，自然语言理解是难度大，进展小的。至 今为止未能达到很高的水平。
21
自然语言理解的一般问题(20)
发展快的原因：
• 计算机的发展:高速、统计处理。
• 需求:机器人能听懂人的话，与人交谈，自动学习 。
但是，因为自然语言是开放集，每天都有新词产生，用规 则描述马上可以找出反例。 所以，很难。
22
主要内容
• 自然语言理解的一般问题
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
层次结构
语音 词汇 语法 语义 语用
实现技术
模式匹配 词典结构 扩 展 转 移 网 络 (ATN),CF规则 产生式规则、概念相 依理论、脚本、框架 、语义网络、逻辑
12
自然语言理解的一般问题(11)
• 应用
– 机器翻译或机器辅助翻译。 – 文本理解：将输入文本转换成某种数据库格式。 – 文本生成：根据用户需要以某种自然语言的方式输出储存在计算机内 的各种信息。 – 自然语言接口：人类直接用自然语言与数据库、专家系统等进行人机 交互。 ……
6
自然语言理解的一般问题(5)
• 语言学的研究
– 语言学家：只关心词组成短语，短语组成句子，句法如何。即语言 理论 – 哲学家：词怎么能表示万物万事。如何用词来描述。
– 心理学家：语言产生的机制，人怎么能理解句子的意思。神经网络 。
– 计算语言学家：用数据结构、数学模型把哲学、心理学、语言学等 语言分科的知识进行表示，用恰当的算法识别句子的结构，完成自 然语言相关的各项任务。
9
自然语言理解的一般问题(8)
• 语言学的研究－理解的层次
– 语义分析：通过分析找出词义，结构意义及其结合意义，从而确定 语言所表达的真正（实际）含义或概念。在语言自动理解中，语义 越来越成为一个重要的研究内容。（尤其是对话系统）
你打我 我打你
– 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。描 述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关 系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。（故宫、一块 ）
14
自然语言理解的一般问题(13)
• 自然语言理解的研究大体上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
– 大规模真实文本处理时期 • 比较成功的系统处理都是受限的自然语言子集 – 句法受限：句子结构的复杂性方面受到限制 – 语义受限/领域受限：所表达的事物的数量方面受到限制
10
自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
–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。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。
11
自然语言理解的一般问题(10)
自然语言的层次划分及对应技术
理论
模板匹配、基于规则 基于词素、词汇 转换生成、词汇功能语法 格语法、语义基元理论、模型理论 基于记忆的推 在短语结构语法中，基本运算是把一个符号串重写为另一 个符号串，每条语法规则也叫重写规则 • 一个句子的产生就是从S符号到词汇串的推导过程 • 如果一个程序能够根据一个短语结构语法来确定一个句子 的推导，则它可称为一个句法分析器(parser)。 • 语法G所定义的语言记为L(G): L(G)={W | WT*, S*GW}
语言构成
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
25
词法分析(3)
• 在英语等语言中，因为单词之间是以空格自然分开的，切 分一个单词很容易，所以找出句子的一个个词汇就很方便 。但是由于英语单词有词性、数、时态、派生、变形等变 化，要找出各个词素就复杂的多，需要对词尾或词头进行 分析。如importable，它可以是im-port-able或importable，这是因为im、port、able这三个都是词素。 • 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困难，不仅需要构词 的知识，还需要解决可能遇到的切分歧义。如“我们研究 所有东西”。可以是“我们—研究所—有东西”，也可以 是“我们—研究—所有—东西”。