自然语言处理汇报ppt
合集下载
概述语言信息处理自然语言理解PPT43页
用口语语音输入，使计算机“听懂”语音信号，用文字或语音合成输出 应答。
用口语对计算机讲话 计算机识别语音输入，把语音流变换为文字流 然后按书面语理解 最后利用语音合成将回答转换成声音输出
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的学科定位
交叉学科：语言学、计算机科学、认知科学、
数学、哲学和逻辑学
因此，语言信息处理处于文科、理科和工科的交叉点 上，是建立在语言学、数学和计算机科学这三门学科基础 上的边缘性学科。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的目标----理解的定义
最终目标：让电脑像人一样理解语言 “目前学界对于‘理解’的理解、有关‘概念’的概念、赋
予‘语义’的语义、界定‘知识’的知识都可能是各不相同 甚或互不搭界的。” （张普）
计算机对自然语言的处理一般应经过三个方面： 形式化 编写算法 程序实现
对外经贸大学中文学院.对外汉语
人工智能的分支 AI, Artificial Intelligence
NLU是人工智能的重要内容。自然语言的信息处理是 跟计算机的诞生几乎同时开始的一个多学科交叉研究领域。 来自计算机科学、语言学、数学等不同学科的研究人员构 成了目前这一领域的主要研究力量。随着计算机应用的日 益普及，其功能也从主要是数值计算发展到以非数值信息 处理为主。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
对外经贸大学中文学院.对外汉语
本章内容
语言信息处理的方向 语言信息处理的对象 语言信息处理的学科定位 语言信息处理的目标 语言信息的理解处理所需的知识 自然语言处理的根本问题 语言理解处理系统的评价 自然语言处理的研究方法 自然语言处理的发展历史 自然语言处理系统的总体构成
2009-2010学年 For 对外汉语方向本科生
用口语对计算机讲话 计算机识别语音输入，把语音流变换为文字流 然后按书面语理解 最后利用语音合成将回答转换成声音输出
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的学科定位
交叉学科：语言学、计算机科学、认知科学、
数学、哲学和逻辑学
因此，语言信息处理处于文科、理科和工科的交叉点 上，是建立在语言学、数学和计算机科学这三门学科基础 上的边缘性学科。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的目标----理解的定义
最终目标：让电脑像人一样理解语言 “目前学界对于‘理解’的理解、有关‘概念’的概念、赋
予‘语义’的语义、界定‘知识’的知识都可能是各不相同 甚或互不搭界的。” （张普）
计算机对自然语言的处理一般应经过三个方面： 形式化 编写算法 程序实现
对外经贸大学中文学院.对外汉语
人工智能的分支 AI, Artificial Intelligence
NLU是人工智能的重要内容。自然语言的信息处理是 跟计算机的诞生几乎同时开始的一个多学科交叉研究领域。 来自计算机科学、语言学、数学等不同学科的研究人员构 成了目前这一领域的主要研究力量。随着计算机应用的日 益普及，其功能也从主要是数值计算发展到以非数值信息 处理为主。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
对外经贸大学中文学院.对外汉语
本章内容
语言信息处理的方向 语言信息处理的对象 语言信息处理的学科定位 语言信息处理的目标 语言信息的理解处理所需的知识 自然语言处理的根本问题 语言理解处理系统的评价 自然语言处理的研究方法 自然语言处理的发展历史 自然语言处理系统的总体构成
2009-2010学年 For 对外汉语方向本科生
《自然语言处理》课件
过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
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
自然语言处理.pptx
含在语料库中的知识，学习到的知识体现为一系列模型参 数。 基于学习到的参数和相应的模型进行语言信息处理。
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
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)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 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
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
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)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 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
自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)精选版演示课件.ppt
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
Hale Waihona Puke 2020年最新2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
2020年最新
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8章-自然语言处理
G=(N，T，S，P)
N={ROOT，IP，NP，VP，NR，VV，VE，NN}
Phrase
StructurTe={G俄r国a，m希望m，a伊r朗，没有，制造，核武器}
S=ROOT
由Chomsky提出产，生上式P下：文无关文法。
ROOT IP
IP NP VP PU
NP NR
VP VV IP
Google Translate
源语言文本
目标语言文本
词法分析 句法分析 语义分析
词典 规则库 结构转换
形态生成 译词选择 句子生成
第二十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
自然语言处理的应用
信息检后裁制完毕，并呈送将军府中。 王府饭店的设施和服务是一流的。
VP VE VP
VP VV NN
NR 俄国
VV 希望
NR 伊朗
VE 没有
VV 制造
NN 核武器
PU 。
第十三页，编辑于星期日：五点 五十四分。
句法分析
依存语法
Dependency Grammar 由Tesniere于1959年提出。
第十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
语义分析
词性歧义
▪ 这只会测水温的鸭子，挺有用的。 ▪ 这只会测水温的鸭子，没什么用。
第六页，编辑于星期日：五点 五十四分。
概述
自然语言的特点
自然语言充满歧义，很难完全消解
句法结构歧义
▪ 咬死了猎人的狗。 ▪ 三个大学的老师。
词义歧义
▪ 他说：“ 她这个人真有意思” 。她说：“ 他这个人真怪有意思 的” 。于是人们以为他们有了那种意思，并让他向她意思意思。 他火了：“ 我根本没有那个意思” ！她也生气了：“ 你们这么 说是什么意思” ？事后有人说，“ 真有意思” 。也有人说： “ 真没意思” 。
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。
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PPT课件
25
问答系统原理及实现
2024/1/26
问答系统基本流程
包括问题理解、信息检索、答案抽取和答案生成等步骤。
基于模板的问答系统
通过预定义的问题模板和答案模板，实现特定领域内的问 答。
基于知识图谱的问答系统
利用知识图谱中的实体和关系，实现更加智能化的问答。
26
典型案例分析
案例一
基于规则的信息抽取在新闻事件抽取中的 应用。
早期阶段
以词法、句法分析为主，实现简 单的文本处理和机器翻译。
2024/1/26
统计语言模型阶段
基于大规模语料库的统计方法成为 主流，实现了更准确的词性标注、 句法分析和机器翻译等任务。
深度学习阶段
深度学习技术的兴起为NLP带来了 新的突破，通过神经网络模型实现 了更复杂的文本生成、情感分析、 问答系统等任务。
2024/1/26
03
词法分析与词性标注
2024/1/26
12
词法分析原理及方法
2024/1/26
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。
02
案例二
自动摘要生成系统。该系统采用了基 于深度学习的序列到序列（Seq2Seq ）模型，通过对大量文本数据的学习 ，能够自动生成简洁、准确的摘要文 本。
03
案例三
智能问答机器人。该机器人集成了机 器翻译和自动摘要技术，能够自动理 解用户的问题并给出准确的回答。同 时，机器人还支持多种语言之间的翻 译和问答。
问答系统原理及实现
2024/1/26
问答系统基本流程
包括问题理解、信息检索、答案抽取和答案生成等步骤。
基于模板的问答系统
通过预定义的问题模板和答案模板，实现特定领域内的问 答。
基于知识图谱的问答系统
利用知识图谱中的实体和关系，实现更加智能化的问答。
26
典型案例分析
案例一
基于规则的信息抽取在新闻事件抽取中的 应用。
早期阶段
以词法、句法分析为主，实现简 单的文本处理和机器翻译。
2024/1/26
统计语言模型阶段
基于大规模语料库的统计方法成为 主流，实现了更准确的词性标注、 句法分析和机器翻译等任务。
深度学习阶段
深度学习技术的兴起为NLP带来了 新的突破，通过神经网络模型实现 了更复杂的文本生成、情感分析、 问答系统等任务。
2024/1/26
03
词法分析与词性标注
2024/1/26
12
词法分析原理及方法
2024/1/26
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。
02
案例二
自动摘要生成系统。该系统采用了基 于深度学习的序列到序列（Seq2Seq ）模型，通过对大量文本数据的学习 ，能够自动生成简洁、准确的摘要文 本。
03
案例三
智能问答机器人。该机器人集成了机 器翻译和自动摘要技术，能够自动理 解用户的问题并给出准确的回答。同 时，机器人还支持多种语言之间的翻 译和问答。
第一章 自然语言处理概论ppt课件
– “目前一些试用过的用户表示，改进后的 翻译服务在质量方面令人惊讶。对于那些 从未使用机器翻译的用户来说，他们完全 可以通过翻译后的文本理解原文的意思， 一些细微的错误并不会引起太大的麻烦。 ”
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
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。)
- 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)。
特定领域问答系统问句相似度计算方法
汇报人：
问句相似度常见计算方法--词形相似度
词形相似度反映两个问句中词语在形态上的相似程度，用两个问句中含有的 共同词的个数来衡量。用wordSim(A，B)表示问句A和B的词形相似度
其中:same(A，B)表示A和B中共同词的个数，当一个单词在A、B中出现的次数不 同时，以出现次数少的计数;len(A)和len(B)分别表示A和B中词的个数。
之间的相似度表示为 sim( w1i， w2j ) 。问句 A 和 B 之间的语义
相似度可以根据下面公式计算:
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 是一个框架，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入 一个句子，他会自动给句子中的每一个单词 打上POS（part-of-Speech）标 签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直 接涉及句子的潜在含义。
未来的方向--Syntaxnet
谢谢！
需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，
插入一个字符，删除一个字符。
例如 “你好啊”与“你好”的编辑距离为1-1/3=0.667。
问句相似度常见计算方法--语义相似度
设两个问句 A 和 B，A 包含的词为 w11 ， w12 ，…， w1n， B 包含
的词为 w21 ，w22 ，…，w2m，则词语 w1i( 1≤i≤n) 和 w2j ( 1≤j≤m)
在这个结构中，Alice和Bob被编码为名词，Saw是动词。动词saw 是句子的根， Alice是saw的主语，Bob是直接宾语（dobj）。
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 将神经网络运用于歧义问题。一个输入句子被从左到右地处理。 当句子中的每个词被处理时，词与词之间的依存关系也会被逐步地添加进来。 由于歧义的存在，在处理过程的每个时间点上都存在多种可能的决策，而神 经网络会基于这些决策的合理性向这些彼此竞争的决策分配分数。出于这一 原因，在该模型中使用 Beam Search （集束搜索）就变得十分重要。不是直 接取每个时间点上的最优决定，而是在每一步都保留多个部分性假设。只有 当存在多个得分更高的假设的时候，一个假设才会被抛弃。下图将展示的， 是“I booked a ticket to Google”这句话经过从左到右的决策过程而产生 的简单句法分析。
问句相似度常见计算方法--句长相似度
句长相似度反映两个问句在长度形态上的相似程度。用LenSim( A，B) 表示 问句 A 和 B 的句长相似度，计算式如下:
其中，abs 表示绝对值
问句相似度常见计算方法--编辑距离相似度
编辑距离之间，由一个转成另一个所
汇报人：
问句相似度常见计算方法--词形相似度
词形相似度反映两个问句中词语在形态上的相似程度，用两个问句中含有的 共同词的个数来衡量。用wordSim(A，B)表示问句A和B的词形相似度
其中:same(A，B)表示A和B中共同词的个数，当一个单词在A、B中出现的次数不 同时，以出现次数少的计数;len(A)和len(B)分别表示A和B中词的个数。
之间的相似度表示为 sim( w1i， w2j ) 。问句 A 和 B 之间的语义
相似度可以根据下面公式计算:
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 是一个框架，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入 一个句子，他会自动给句子中的每一个单词 打上POS（part-of-Speech）标 签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直 接涉及句子的潜在含义。
未来的方向--Syntaxnet
谢谢！
需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，
插入一个字符，删除一个字符。
例如 “你好啊”与“你好”的编辑距离为1-1/3=0.667。
问句相似度常见计算方法--语义相似度
设两个问句 A 和 B，A 包含的词为 w11 ， w12 ，…， w1n， B 包含
的词为 w21 ，w22 ，…，w2m，则词语 w1i( 1≤i≤n) 和 w2j ( 1≤j≤m)
在这个结构中，Alice和Bob被编码为名词，Saw是动词。动词saw 是句子的根， Alice是saw的主语，Bob是直接宾语（dobj）。
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 将神经网络运用于歧义问题。一个输入句子被从左到右地处理。 当句子中的每个词被处理时，词与词之间的依存关系也会被逐步地添加进来。 由于歧义的存在，在处理过程的每个时间点上都存在多种可能的决策，而神 经网络会基于这些决策的合理性向这些彼此竞争的决策分配分数。出于这一 原因，在该模型中使用 Beam Search （集束搜索）就变得十分重要。不是直 接取每个时间点上的最优决定，而是在每一步都保留多个部分性假设。只有 当存在多个得分更高的假设的时候，一个假设才会被抛弃。下图将展示的， 是“I booked a ticket to Google”这句话经过从左到右的决策过程而产生 的简单句法分析。
问句相似度常见计算方法--句长相似度
句长相似度反映两个问句在长度形态上的相似程度。用LenSim( A，B) 表示 问句 A 和 B 的句长相似度，计算式如下:
其中，abs 表示绝对值
问句相似度常见计算方法--编辑距离相似度
编辑距离之间，由一个转成另一个所