自然语言处理冯建周课件(一)
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自然语言处理课件 chap_01
18
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP为研究在人与人交际中以及在人与计算机 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。
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP为研究在人与人交际中以及在人与计算机 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。
《自然语言处理》课件
自然语言处理
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言，从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作，帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备，为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义，自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式，使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术，让用 户轻松地控制家居设备，实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示，为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本，且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息，辅 助医学诊断和治疗，提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等，实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展，达到更高效、精确 和智能的处理效果。
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言，从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作，帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备，为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义，自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式，使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术，让用 户轻松地控制家居设备，实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示，为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本，且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息，辅 助医学诊断和治疗，提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等，实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展，达到更高效、精确 和智能的处理效果。
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。
5
《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。
自然语言处理汇报ppt课件
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) 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。
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）。
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，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所 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。
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) 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。
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）。
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，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所 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。
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。
自然语言处理介绍课件
深度学习技术可以提高自然语言处 理的准确性和效率，降低人工成本。
深度学习技术可以处理大规模数据， 提高自然语言处理的性能。
深度学习技术可以应用于各种自然语 言处理任务，如文本生成、问答系统 等。
跨语言处理
跨语言翻译：实现不同语 言之间的自动翻译
跨语言信息检索：从多种 语言中检索相关信息
跨语言情感分析：分析不 同语言中的情感表达
演讲人
目录
01. 自然语言处理的概念 02. 自然语言处理的技术 03. 自然语言处理的挑战 04. 自然语言处理的未来发展
自然语言的定义
自然语言是人 类交流的主要 工具
01
自然语言处理 是指让计算机 理解、解释和 生成自然语言
03
02
自然语言具有 多样性和复杂 性
04
自然语言处理 是人工智能领 域的重要分支
场景进行专门处理
语言演化：语言随着 时间的推移不断演化， 需要不断更新处理模
型
歧义性
01
词语的多义性： 同一个词语在不 同语境下可能有
不同的含义
02
句子结构的复杂 性：句子结构复 杂，难以准确理
解其含义
03
语境依赖性：自 然语言理解需要 结合上下文才能
准确理解
04
语言多样性：不 同语言之间的差 异给自然语言处
02 句法分析的目的是理解句 子的结构和意义
03 句法分析的方法包括：基 于规则的句法分析、基于 统计的句法分析和基于深 度学习的句法分析
04 句法分析的应用包括：机 器翻译、信息检索、问答 系统等
语义分析
词义消歧：消除歧义，确定词义
语义角色标注：识别句子中词语 的语义角色
语义相似度计算：计算词语、句 子或文档之间的语义相似度
自然语言处理ppt课件
K-Means主要有两个最重大的缺陷——都和初始值有关：
（1）K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估 计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分 成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动 合并和分裂，得到较为合理的类型数目K） （2）K-Means算法需要用初始随机种子点，这个随机 种子点太重要，不同的随机种子点可能会得到完全不 同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题， 它可以有效地选择初始点）
3
爬虫的数据处理： 新闻类的网页一般放在Doc下，获取新闻的标 题，正文，时间来源，正文，责任编辑，评 论数。
4
5
6
K-Means算法
在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要用来计算数据的聚集问 题，方法是不断地取离种子点最近的均值。
问题引入：在下图的左边有一些点，我们用 肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么 通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是 就有了K-Means算法。
11
4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没 有移动（我们可以看到图中的第四步上面的 种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了 D，E）。
12
求点群中心的算法
一般来说，求点群中心点的算法最简单的是使 用各个点的 X 或 Y 坐标的平均值。其实还有另 外三个求中心点的的公式：
1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值， 可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。
13
2）Euclidean Distance公式——也就是第一个 公式λ=2的情况
3）CityBlock Distance公式——也就是第一个 公式λ=1的情况
（1）K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估 计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分 成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动 合并和分裂，得到较为合理的类型数目K） （2）K-Means算法需要用初始随机种子点，这个随机 种子点太重要，不同的随机种子点可能会得到完全不 同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题， 它可以有效地选择初始点）
3
爬虫的数据处理： 新闻类的网页一般放在Doc下，获取新闻的标 题，正文，时间来源，正文，责任编辑，评 论数。
4
5
6
K-Means算法
在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要用来计算数据的聚集问 题，方法是不断地取离种子点最近的均值。
问题引入：在下图的左边有一些点，我们用 肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么 通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是 就有了K-Means算法。
11
4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没 有移动（我们可以看到图中的第四步上面的 种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了 D，E）。
12
求点群中心的算法
一般来说，求点群中心点的算法最简单的是使 用各个点的 X 或 Y 坐标的平均值。其实还有另 外三个求中心点的的公式：
1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值， 可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。
13
2）Euclidean Distance公式——也就是第一个 公式λ=2的情况
3）CityBlock Distance公式——也就是第一个 公式λ=1的情况
自然语言处理-课件1
计算语言学(ComputationalLinguistics) 自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding) 人类语言技术(HumanLanguageTechnology)
6
自然语言处理是什么？
自然语言处理（natural language processing， NLP）
一个小作业 孙栩 一个小作业 中文系詹卫东教授 一个大作业 孙栩
NLP的语言学基础(6-7周)
NLP的具体应用(4-5周)
12
课程规划
1：NLP的概率统计基础(4-5周)
1.1： NLP的总体介绍
简要历史 研究目标，研究内容，难点 大体的方法、具体应用 概率、条件概率、贝叶斯法则 二项分布、期望、方差 最大似然估计、梯度下降方法、信息论基础 Ngram统计语言建模 数据稀疏问题 Zipf定律、平滑基础、回退方法
孙栩 信息学院，研究员 邮箱:xusun@ 电话：62753081-103 主页:/member/sunxu/index.htm
教师2(讲7次课)
詹卫东 中文系，教授 邮箱:zwd@ 主页:/doubtfire
当前目标
研制出具有一定人类语言能力的计算机文本或语音处理系 统 部分解决语言障碍问题 现实的商业和应用价值
31
自然语言处理的难点是什么？
表象原因：自然语言中有大量的歧义现象
无法象处理人工语言那样，写出一个完备的、有限的规则 系统来进行定义和描述。自然语言的规则很少没有例外 此外，还有大量的噪音甚至错误表达
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
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
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。
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THANK YOU
2024/1/28
31
应用领域
智能客服、智能家居、智能车载等。
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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。
NLP课件(自然语言处理课件)
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的 回答。
语音识别和合成
将人类语音转换成文本或将文 本转换成人类语音。
自然语言处理发展历程
早期阶段
以语言学为基础，研究 词语的形态、语法和语 义等。
统计方法阶段
引入统计学方法，利用 大规模语料库进行语言 模型的训练和应用。
深度学习阶段
借助深度学习技术，通 过神经网络模型实现更 复杂的自然语言处理任 务。
未来发展趋势预测
深度学习技术融合
随着深度学习技术的不断发展，未来 自然语言处理将更加注重与深度学习 技术的融合，利用神经网络模型提高 自然语言处理的性能。
知识图谱与语义网
随着知识图谱和语义网技术的不断发 展，未来自然语言处理将更加注重对 文本知识的表示和推理，以及对多源 异构数据的整合和分析。
多模态数据处理
问答系统定义
能自动回答用户提出的问题的系统。
问答系统原理
包括问题分析、信息检索、答案抽取与生成等步 骤。
问答系统实现技术
包括自然语言处理、机器学习、深度学习等技术。
典型案例分析
案例一
基于模板的问答系统，通过预定义模板匹配问题并返回相应答案。
案例二
基于知识图谱的问答系统，利用知识图谱中的实体和关系回答用 户问题。
案例二
基于Transformer的文本生成模型。该模型采用自注意力机 制和位置编码技术，能够生成具有丰富语义和连贯性的长 文本。
案例三
对话生成系统。该系统结合自然语言处理和深度学习技术， 能够根据用户输入的对话内容自动生成符合语境和语义规 则的回复。
08 总结与展望
自然语言处理技术总结
词汇级别处理
自然语言处理教学课件1
2013年开始，基于深度神经网络的表示学习方法开 始兴起，在多个领域取得当时最好的效果
分布式词向量的出现，深度学习开始在自然语言处 理中大范围应用
ELMo、GPT、BERT为代表的上下文相关词向量的 出现缓解了传统上下文无关词向量中静态向量的问 题，得到进一步发展
20
第1章 绪论
1.1 自然语言处理的定义 1.2 自然语言处理的研究内容 1.3 自然语言处理的流派
词法分析 句法分析 语义分析
目标是获得不同语言单位的语义信息 包括：
词义消歧（Word sense disambiguation） 语义角色标注（Semantic role labeling） 语义依存分析（Semantic dependency parsing）
语义角色标注
语义依存分析 13
自然语言处理
第 1 章 绪论
教材：
刘挺等《自然语言处理》 高等教育出版社，2021
1
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
2
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
被测试者：一个人和一台机器
11
自然语言处理的研究内容
基础研究
词法分析 句法分析
目标是确定句中词的语法功能或词之间的关系 包括：
短语结构分析（Phrase structure parsing）：短语结构树 依存关系分析（Dependency parsing）：依存树
短语结构树
依存树
12
自然语言处理的研究内容
基础研究
✓ 1.4 自然语言处理的挑战
分布式词向量的出现，深度学习开始在自然语言处 理中大范围应用
ELMo、GPT、BERT为代表的上下文相关词向量的 出现缓解了传统上下文无关词向量中静态向量的问 题，得到进一步发展
20
第1章 绪论
1.1 自然语言处理的定义 1.2 自然语言处理的研究内容 1.3 自然语言处理的流派
词法分析 句法分析 语义分析
目标是获得不同语言单位的语义信息 包括：
词义消歧（Word sense disambiguation） 语义角色标注（Semantic role labeling） 语义依存分析（Semantic dependency parsing）
语义角色标注
语义依存分析 13
自然语言处理
第 1 章 绪论
教材：
刘挺等《自然语言处理》 高等教育出版社，2021
1
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
2
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
被测试者：一个人和一台机器
11
自然语言处理的研究内容
基础研究
词法分析 句法分析
目标是确定句中词的语法功能或词之间的关系 包括：
短语结构分析（Phrase structure parsing）：短语结构树 依存关系分析（Dependency parsing）：依存树
短语结构树
依存树
12
自然语言处理的研究内容
基础研究
✓ 1.4 自然语言处理的挑战
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
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自然语言处理冯建周课件(一)
自然语言处理课件
一、教学内容
•自然语言处理的概念和实际应用
•自然语言处理的基本原理和技术
•自然语言处理中常用的算法和模型
二、教学准备
•讲义和课件的制作
•笔记本电脑及投影仪的准备
•实例数据和代码的准备
三、教学目标
•了解自然语言处理的基本概念和应用领域
•掌握自然语言处理的基本原理和技术
•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型
四、设计说明
本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的
自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
五、教学过程
1. 导入引言
•介绍自然语言处理的背景和重要性，引发学生对该课程的兴趣。
2. 自然语言处理概述
•解释什么是自然语言处理，以及自然语言处理的应用领域。
•介绍自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析等。
3. 自然语言处理原理和技术
•讲解自然语言处理的基本原理，如分词、词性标注、句法分析等。
•介绍自然语言处理中常用的技术和方法，如机器学习、深度学习等。
4. 自然语言处理算法和模型
•介绍自然语言处理中常用的算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
•演示算法和模型的实际应用，并进行讲解和讨论。
5. 课程总结与提问
•对本节课程进行总结，强调重点和难点。
•提出问题，鼓励学生思考和互动。
六、课后反思
在本节课中，教学内容与教学目标基本对应，教学过程中采用了多种形式的教学方法，学生的参与度较高，达到了预期效果。
但在讲解算法和模型时，使用了较多的专业术语，导致部分学生理解困难。
下次教学可以适当增加实例演示的时间，并且加强与学生的互动，帮助学生更好地理解和掌握课程内容。
自然语言处理课件
一、教学内容
•自然语言处理的概念和实际应用
•自然语言处理的基本原理和技术
•自然语言处理中常用的算法和模型
二、教学准备
•讲义和课件的制作
•笔记本电脑及投影仪的准备
•实例数据和代码的准备
三、教学目标
•了解自然语言处理的基本概念和应用领域
•掌握自然语言处理的基本原理和技术
•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型
四、设计说明
本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的
自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
五、教学过程
1. 导入引言
•介绍自然语言处理的背景和重要性，引发学生对该课程的兴趣。
2. 自然语言处理概述
•解释什么是自然语言处理，以及自然语言处理的应用领域。
•介绍自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析等。
3. 自然语言处理原理和技术
•讲解自然语言处理的基本原理，如分词、词性标注、句法分析等。
•通过示例演示原理的具体应用。
4. 自然语言处理算法和模型
•介绍自然语言处理中常用的算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
•演示算法和模型的实际应用，并进行讲解和讨论。
5. 课程总结与提问
•对本节课程进行总结，强调重点和难点。
•提出问题，鼓励学生思考和互动。
六、课后反思
在本节课中，教学内容与教学目标基本对应，教学过程中采用了
多种形式的教学方法，学生的参与度较高，达到了预期效果。
但在讲
解算法和模型时，使用了较多的专业术语，导致部分学生理解困难。
下次教学可以适当增加实例演示的时间，并且加强与学生的互动，帮
助学生更好地理解和掌握课程内容。
以上是自然语言处理课程的设计和反思，希望能够对您有所帮助。