高级人工智能-8自然语言理解
人工智能在自然语言理解中的应用
人工智能在自然语言理解中的应用近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自然语言理解成为了人工智能领域的重要研究方向之一。
通过让计算机具备理解人类语言的能力，人工智能在各个领域都有着广泛的应用。
本文将探讨人工智能在自然语言理解中的应用，并重点介绍其在机器翻译、智能客服和信息检索等方面的具体应用。
一、机器翻译机器翻译是人工智能在自然语言理解中的重要应用之一。
通过自然语言处理和机器学习等技术手段，机器翻译系统能够将一种语言的表达转换为另一种语言的表达。
它大大提高了跨语言交流的效率，并在商务、旅游等领域发挥着重要作用。
传统的机器翻译系统主要是基于规则的方法，通过事先编写的语法规则和词典进行翻译。
然而，这种方法由于规则的复杂性和人工编写的局限性，无法很好地适应各种语言的细微差异，翻译效果有限。
而基于人工智能的机器翻译系统通过深度学习等技术，能够从大量的双语语料中学习并建立语言模型，从而取得了显著的效果提升。
二、智能客服在日常生活中，我们经常需要与客服人员进行交流。
然而，由于客服人员数量有限且无法满足每个人的需求，人工智能在智能客服领域的应用得到了广泛推广。
利用自然语言理解技术，智能客服系统能够理解用户提问的意图，并给出相应的回答或解决方案。
智能客服系统主要通过文本或语音交互与用户进行沟通。
通过自然语言理解技术，系统可以从用户提供的信息中抽取出关键词，并将其与事先构建的知识库进行匹配，从而给出准确的回答。
当然，为了提高用户体验，智能客服系统还可以根据用户反馈进行自我学习和优化，从而不断提升服务质量。
三、信息检索随着互联网的迅猛发展，信息检索成为了人们获取信息的主要方式之一。
然而，由于信息爆炸式增长和信息表达的多样性，用户往往难以准确表达自己的信息需求。
人工智能在自然语言理解中的应用使得信息检索领域取得了重大突破。
通过自然语言理解技术，信息检索系统能够理解用户提问的意图，并给出与用户需求最匹配的结果。
例如，当用户输入一个问题时，系统可以从大量的文本数据中寻找与问题相关的答案，并按照相关性进行排序。
人工智能的自然语言理解
人工智能的自然语言理解
人工智能的自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是指让机器能够理解和处理人类自然语言的能力。
NLU是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使机器能够理解人类的语言，从而能够进行语义分析、情感识别、问答系统等自然语言处理任务。
NLU技术的目标是将人类自然语言转化为机器可以理解和处理的形式，其中包括以下几个关键任务：
1. 词法分析：将句子分解为单词，并确定每个单词的词性和句法结构。
2. 句法分析：分析句子的语法结构，包括句子的成分、短语结构和依存关系等。
3. 语义分析：理解句子的语义意义，包括词义消歧、命名实体识别、指代消解等。
4. 情感分析：识别句子中表达的情感或情绪状态，如积极、消极或中性等。
5. 问答系统：根据用户提出的问题，从语料库或知识图谱中找到相应的答案。
为了实现自然语言理解，研究者们采用了多种技术，包括机器学习、
深度学习、语言模型等。
其中，深度学习在自然语言理解任务中取得了很大的突破，如使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行句子的序列建模，以及使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）进行语义理解。
人工智能的自然语言理解在许多领域都有广泛的应用，如智能助手、机器翻译、智能客服、信息抽取等。
随着技术的不断进步，人工智能在自然语言理解方面的表现也越来越接近人类水平，为我们提供更加智能化的语言交互体验。
人工智能理论的自然语言理解PPT
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11.1 语言及其理解的一般问题
自然语言理解过程的层次
语言的分析和理解过程是一个层次化 的过程，它主要包括如下四个层次：
❖ 语音分析 ❖ 词法分析 ❖ 句法分析 ❖ 语义分析
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11.2 句法和语义的自动分析
(Automatic Analysis of Syntax and Semantics)
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11.3 句子的自动理解 (Automatic Understanding of Sentences) 简洁为句了理的解理一解个方简法洁句，需要做以下两方
面 的工作： 理解语句中的每一个词。 以这些词为根底组成一个可以表达整个语
句意义的构造。其中其次项工作又可 分成以下3个局部来进展：
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11.3 句子的自动理解
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❖句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 联的构造。
❖语义分析各种意义被赋于由句法分析 程序所建立的构造，即在句法构造和 任务领域内对象之间进展映射变换。
❖语用分析为确定真正含义，对表达的 构造重新加以解释。
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11.3 句子的自动理解
复合句的理解方法
复合句的理解，要求觉察句子之间的相 互关系。这种关系包括以下几种： 一样的事物 事物的一局部 行动的一局部 与行动有关的事物 因果关系 打算次序
句。 假设该语句是陈述句，则在学问库中增加
该子句，否则认为该子句为一个问题， 并演绎地检索相应的答案。
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11.5 自然语言理解系统应用举例
此3项功能主要由谓词talk完成，talk的 定义是：
talk(Sentence,Reply)： -Parse(Sentence,LF,-Type), clausify(LF,Clause,Freevars),!, reply(Type,Ereevars,Clause,Reply). talk(Sentence,error(‘too difficult”)). 上述定义中引出 3 个谓词，即parse, clausify, reply分别对应上述 3 项功能。
人工智能与自然语言理解技术
人工智能与自然语言理解技术人工智能技术的迅速发展和广泛应用，引发了人们对于自然语言理解技术的关注。
自然语言理解是指计算机通过对自然语言进行解析和理解，从而实现对文本内容的理解和处理。
本文将探讨人工智能与自然语言理解技术的关系以及其在各个领域的应用。
一、人工智能与自然语言理解的关系人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门横跨计算机科学、数学、语言学等多个学科的交叉学科，旨在研究和开发能够模仿和执行人类智能的计算机系统。
而自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）则是人工智能中的一个重要领域，致力于让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
人工智能与自然语言理解密切相关。
自然语言是人类最主要的沟通方式，人工智能的目标之一就是实现计算机与人类之间的无障碍沟通与交互。
而自然语言理解技术的发展，使得计算机能够对人类的自然语言进行解析和理解，从而实现语义理解、语义理解、关键词提取等功能。
二、自然语言理解技术的应用领域1. 智能助理与智能客服自然语言理解技术的应用最为突出的领域之一就是智能助理与智能客服。
通过自然语言理解技术，智能助理和智能客服可以理解用户的指令、问题和意图，从而提供准确的回答和帮助。
无论是智能音箱还是智能手机应用，都采用了自然语言理解技术。
2. 搜索引擎与信息检索搜索引擎是人们获取信息的重要渠道，而自然语言理解技术在搜索引擎中有着广泛的应用。
通过理解用户的搜索意图和查询语句，搜索引擎可以更准确地返回与用户需求相关的搜索结果。
自然语言理解技术还可以帮助搜索引擎实现智能问答，为用户提供更精准的答案。
3. 自动翻译与机器翻译随着全球化的发展，人们之间的语言交流变得越来越频繁，而自然语言理解技术在自动翻译与机器翻译中扮演着重要的角色。
通过理解源语言的意义和结构，自然语言理解技术可以将其转化为目标语言的表达，实现自动翻译和跨语言交流。
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”
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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。
人工智能在语言处理中的应用：自然语言理解与生成
人工智能在语言处理中的应用：自然语言理解与生成人工智能在语言处理中的应用已经成为现代科技领域的一个重要分支，特别是在自然语言理解和生成方面，其应用影响深远且日益广泛。
首先，自然语言理解（NLU）是人工智能关键的一个领域，涉及计算机如何理解和处理人类语言。
通过机器学习和深度学习技术，研究人员已经能够训练模型来识别语言中的词汇、语法结构、语义含义以及上下文信息。
这些模型不仅能够简单地识别单词和短语，还可以理解复杂的句子和段落，从而实现更高级的语言理解任务，如情感分析、语义搜索和问答系统。
其次，自然语言生成（NLG）是另一个重要的应用领域，它涉及如何让计算机生成符合人类语言习惯的文本。
NLG技术可以应用于各种场景，包括自动摘要生成、机器翻译、对话系统和创作内容等。
通过深度学习模型，特别是生成对抗网络（GAN）和递归神经网络（RNN）等结构，研究人员能够训练模型来自动编写新闻报道、生成艺术作品，甚至是编写代码注释。
这些技术的发展使得人工智能在语言处理领域的应用更加普及和成熟。
企业和研究机构正在积极探索如何将这些技术应用于现实世界中，以提高工作效率、改善用户体验，甚至创造全新的商业模式。
然而，尽管取得了显著进展，自然语言理解和生成仍面临诸多挑战，如语言的多义性、文化差异和个性化表达的复杂性等。
未来的研究方向包括进一步提升模型的准确性和泛化能力，加强对上下文的理解和推理能力，以及实现更加智能化和人性化的语言交互。
总之，人工智能在自然语言理解和生成领域的应用，不仅在技术上推动了语言处理的前沿，也深刻影响了我们日常生活和工作的方方面面。
随着技术的不断进步和应用场景的扩展，可以预见，人工智能将继续在语言处理领域发挥重要作用，为我们创造更加智能和便捷的未来。
人工智能的自然语言理解和生成技术
人工智能的自然语言理解和生成技术在当今社会中扮演着至关重要的角色，随着技术的不断发展和普及，人们对于智能系统在语言理解和生成方面的需求也越来越迫切。
随着大数据、机器学习等技术的不断成熟，自然语言处理已经取得了长足的进步，从而推动了人工智能和人机交互技术的快速发展。
自然语言理解是指计算机系统能够理解人类自然语言的能力，包括语法结构、语义和逻辑推理等。
而自然语言生成则是指计算机系统能够按照一定的规则和模型生成符合语法和语义要求的自然语言文本。
人工智能的自然语言理解和生成技术的发展，旨在构建更加智能和人性化的机器学习系统，为人们提供更加便捷和高效的人机交互方式。
在自然语言理解方面，人工智能系统需要能够识别并理解人类语言中的语法结构、语义信息和上下文关系。
传统的基于规则的自然语言处理方法在这方面存在着诸多限制，无法处理复杂的语言变化和语义歧义。
而基于统计和机器学习的自然语言处理方法，则能够通过大规模语料的学习，自动学习到语言的规律和潜在的语义信息，从而实现更加准确和高效的语言理解。
近年来，深度学习技术的兴起为自然语言理解带来了新的突破。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，在处理自然语言理解任务时表现出色，能够有效地捕捉语言中的长距离依赖关系和上下文信息。
同时，基于预训练的语言模型如BERT和GPT等也在自然语言理解任务中取得了显著的成绩，大大提升了机器对于语言的理解能力。
除了自然语言理解，自然语言生成技术也是人工智能领域的热门研究方向之一。
自然语言生成不仅要求机器能够生成符合语法规则的文本，还需要具备一定的语义逻辑推理能力，能够根据上下文信息和语境生成合理的文本输出。
传统的基于规则的自然语言生成方法，无法处理复杂的语义信息和上下文关系，难以生成质量较高的文本。
而基于深度学习的自然语言生成模型，如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等，在文本生成任务中展现了出色的性能，能够生成质量高且具有一定逻辑连贯性的文本。
人工智能基础-自然语言理解
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.1 语言和语言理解
1. 语言的构成
语言是人类进行通信的自然媒介，它包括口语、书面语以 及动作语(如哑语和旗语)等。
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.1 语言和语言理解
语言
词汇
词
熟语
词法
语法
句法
词素
构形法 构词法 造句法 词组构造法
另一方面，语言是音义结合的，每个词汇有其语音形式。
自然语言中所涉及的音素并不多，一种语言一般只有几十个音
素。由一个发音动作所构成的最小的语音单位就是音素。
8.1 语言及其理解的一般问题
第二步是要根据已有的背景知识来确定语义。
方法：语义的逻辑分析法、语义分析文法
8.5 句子理解
简单句理解的内容
简单句理解两方面的工作： (1) 理解语句中的每一个词。 (2) 以这些词为基础组成可以表达整个语句意义的结构。
复合句的理解
句子之间的相互关系：(1) 相同的事物；(2) 事物的一部分；(3) 行动的一部分；(4) 与行动有关的事物；(5) 因果关系；(6) 计划次 序。
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.1 语言和语言理解
语言理解包括下列几个方面的内容： （1）能够理解句子的正确词序规则和概念，又能理解不 含规则的句子。 （2） 知道词的确切含义、形式、词类及构词法。 （3）了解词的语义分类以及词的多义性和歧义性。 （4）指定和不定特性及所有(隶属)特性。 （5）问题领域的结构知识和时间概念。 （6）语言的语气信息和韵律表现。 （7）有关语言表达形式的文学知识。 （8）论域的背景知识。
人工智能中的自然语言理解技术
人工智能中的自然语言理解技术在当今迅猛发展的科技领域中，人工智能已经是一个不可忽视的存在。
人工智能可以让机器像人类一样思考和学习，并且通过自然语言理解技术来更好的和人类进行交流。
本文将介绍自然语言理解技术在人工智能中的应用，以及这种技术的未来发展方向。
1. 自然语言理解技术在人工智能中的应用自然语言理解技术是人工智能中最重要的技术之一。
它是让机器通过对语言的理解来感知和处理人类的语言交流的技术。
自然语言理解技术的应用涉及到多个领域，例如语音识别、文本分类、机器翻译等等。
其中，语音识别是自然语言理解技术的一个应用方向。
语音识别技术可以将人类的语音转化成机器可识别的语言。
这种技术已经应用到了手机语音助手、智能家居等多个领域。
另外，文本分类也是自然语言理解技术的一个应用方向。
文本分类可以将文本分为不同的类别，这种技术已经被广泛应用于各种搜索引擎和大数据分析领域。
机器翻译也是自然语言理解技术的一个应用方向。
机器翻译的目的是将一种语言翻译成另一种语言。
目前，机器翻译技术已经取得了非常显著的进展，已经可以完成多语种的翻译任务。
2. 自然语言理解技术的未来发展方向随着自然语言理解技术的不断发展，人们对于这种技术的期望也不断增加。
未来，自然语言理解技术有望在以下几个方向得到改进。
首先，自然语言理解技术可以更好地与人类进行交互。
目前，语音助手等产品已经成为了人们生活中必不可少的部分。
在未来，自然语言理解技术可以进一步提升交互体验，如更准确、更自然的语音识别和精准的对话。
其次，自然语言理解技术可以更好地处理人类的情感。
当人与机器进行交互时，情感因素是不可避免的。
未来，自然语言理解技术可以更好地掌握人类的情感，并且给出更加恰当的回复和解决方案。
另外，自然语言理解技术可以更好地进行自我学习。
当前自然语言理解技术需要大量的训练数据和调整，这往往需要耗费巨大的人力和物力。
在未来，自然语言理解技术可以更加智能化，并且可以在不断的使用过程中自我学习，提高其准确性和适用范围。
高级人工智能-8自然语言理解共81页
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
高级人工智能-8自然语言理解
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
自然语言理解
自然语言理解自然语言理解自然语言也就是我们是日常使用的语言，像各国语言汉语，英语等只要能完成人们之间相互交流的语言就成为自然语言，自然语言是人类学习环境和互相通讯的工具。
在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。
就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。
所谓语言信息处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。
根据可计算性理论，任一计算机的运算都是按一定程序，分步骤相继作用在离散对象之上所完成的，而这些对象又都以线性序列相邻接地排列组合所构成。
而自然语言具有的离散性、序列性和邻接性三个特征其具备了“可计算性”，为自然语言处理奠定了物质基础。
语法是语言的组织规律。
语法规则制约着如何把词素构成词，把词构成词组和句子。
语言正是在这种严格的制约关系中构成的。
用词素构成词的规则称为构词规则，如“学”＋“生”构成“学生”。
一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等等。
这种构造词形的规则称为构形法，如“学生”＋“们”构成“学生们”。
这里，只是在原来的词的后面加上了一个具有复数意义的词素，所构成的并不是一个新词，而是同一个词的复数形式。
构形法和构词法称为词法。
语法中的另一部分是句法。
句法可分为词组构造法和造句法两部分。
词组构造法是把词搭配成词组的规则，例如，把“新”＋“朋友”构成“新朋友”。
这里，“新”是一个修饰“朋友”的形容词，它们的组合构成了一个新的名词。
造句法则是用词和词组构造句子的规则，如“我们是计算机系的学生”就是按照汉语造句法构造的句子。
对于自然语言德理解，能够更好的处理计算机语言与人类语言的交互。
他也就是利用计算机技术研究和处理语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。
人工智能精品：自然语言理解
7.2 词法分析
词法分析的主要目的是找出词汇的各个词素，从中获得语言学信 息，如unchangeable是由un-change-able构成的。通过词法分析可以从 词素中获得许多语言学信息。英语中词尾中的词素“s”通常表示名词 复数或动词第三人称单数，“ly”是副词的后缀，而“ed”通常是动词 的过去式与过去分词等等，这些信息对于句法分析都是非常有用的。 另一方面，一个词可有许多的派生、变形，如work ，可变化出works、 worked 、 working 、 worker 、 workings 、 workable 、 workability 等 。 这些词若全部放入词典将是非常庞大的，而它们的词根只有一个。
7.1 自然语言及其理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类 自然语言的一个研究领域。从宏观上看，自然语言 理解就是指使计算机能够执行人类所期望的某些语 言功能，包括理解并回答人们用自然语言提出的有 关问题；生成文本摘要和对文本进行释义；把一种 自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言 等等。然而，对自然语言的理解却是一个十分艰难 的任务。
20世纪90年代，语料库语言学(Corpus Linguistics) 得以崛起。 统计方法开始流行。 统计方法有希望在工程上、在宽广的语言覆盖面上解决大规模真实文本处理问 题，至少也能对基于规则的自然语言处理系统提供一种强有力的补充机制。 7.1.4 自然语言理解过程的层次 自然语言的分析和理解分为3个层次：词法分析、句法分析和语义分析。如果 接收到的是语音流，那么在上述3个层次之前还应当加入一个语音分析层。有的 教材上在语义分析之后还加上了语用分析层。
7.1 自然语言及其理解
自然语言
词汇
语法
词
熟语
人工智能自然语言理解技术的使用教程及效果评估
人工智能自然语言理解技术的使用教程及效果评估随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的迅猛发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）以及其中一个重要领域，自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）技术的应用也日益广泛。
NLU技术使得机器能够理解和处理人类自然语言，为我们提供更加智能化和自然化的对话和服务。
在本篇文章中，我们将重点介绍人工智能自然语言理解技术的使用教程，并对其效果进行评估。
1. 什么是自然语言理解技术？自然语言理解技术是指机器通过对人类自然语言进行分析和解析，从中提取出具有意义的信息，并对其进行进一步处理和应用的能力。
这项技术可以帮助机器理解人类的语言意图、上下文和语法结构，进而提供相应的响应和指导。
2. 如何使用自然语言理解技术？（1）语音识别：使用语音识别技术将人类语言转换为文本形式，为后续的自然语言理解提供输入。
（2）词法分析：对文本进行分词、词性标注和命名实体识别，以识别出句子中的各个词汇单位，为语义解析提供基础。
（3）句法解析：通过构建句子的语法结构树，分析句子中各个成分之间的关系和语法角色。
（4）语义解析：在理解句法结构的基础上，推断句子的语义意义和语义角色，进行句子语义的表示和推理。
（5）语义合成：将经过语义解析的句子进行合成，生成机器可以理解和处理的语义表示形式。
（6）对话处理：根据用户的输入和任务要求，用自然语言理解技术解析用户的意图，并作出相应的回复或执行相应的操作。
3. 自然语言理解技术的效果评估为了评估自然语言理解技术的效果，以下是一些常用的评估指标：（1）准确率：使用测试数据集，计算自然语言理解系统正确理解用户意图和提供正确回答的比例。
（2）召回率：计算自然语言理解系统正确理解用户意图但未能提供正确回答的比例。
（3）F1值：综合考虑准确率和召回率，以评估自然语言理解系统的综合性能。
人工智能机器人的自然语言理解技术使用方法探究
人工智能机器人的自然语言理解技术使用方法探究随着人工智能技术的快速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
而在这些机器人中，自然语言理解技术是至关重要的组成部分之一。
本文将探究人工智能机器人的自然语言理解技术使用方法，以及该技术的优势和应用。
首先，了解什么是自然语言理解技术。
自然语言理解是人工智能领域的一个重要研究方向，其目标是让机器能够理解和解释人类的自然语言，从而使机器可以正确理解人类的指令、问题和意图。
人工智能机器人的自然语言理解技术使用方法主要分为三个步骤：语音识别、语义分析和语境理解。
下面将详细介绍每个步骤的具体内容和使用方法。
第一步，语音识别。
语音识别是将口语转换为文本的过程。
一般来说，机器人会配备麦克风和音频处理器，通过音频输入将口语转换为文本。
语音识别技术已经非常成熟，准确度较高。
在使用语音识别时，需要确保环境安静，避免噪音干扰。
此外，还可以进行实时语音引擎的选择，以适应不同的使用场景。
第二步，语义分析。
语义分析是理解文本的过程，包括词性标注、命名实体识别和句法分析等。
通过语义分析，机器人能够对文本进行解析，并理解用户的意图。
例如，机器人可以通过识别文本中的关键词来判断用户需要什么信息，并给出相应的回答或建议。
在进行语义分析时，可以使用自然语言处理的方法和算法，如基于规则的分析和基于机器学习的分析。
第三步，语境理解。
语境理解是将文本的意义和背景融入到对话中的过程。
通过语境理解，机器人能够根据先前的交互和对话内容，更好地理解用户的意图和需求。
例如，当用户提出一个含糊不清的问题时，机器人可以通过对先前对话的回顾来更好地理解用户的意图，并给出更准确的回答。
在进行语境理解时，可以使用上下文分析和对话管理的方法，如马尔可夫决策过程（MDP）和递归神经网络（RNN）等。
人工智能机器人的自然语言理解技术在各个领域都有广泛的应用。
例如，在智能助手中，语音识别和语义分析可以帮助用户输入命令和问题，从而实现信息获取、聊天交流等功能。
人工智能第8章__自然语言理解
8.3.1 句法规则的表示方法
变换文法(1/2)
上下文无关文法反映的仅是一个句子本身的层次结构和生成过程，而自然 语言是上下文有关的。为此，乔姆斯基又提出了变换文法(Transformational Grammar)。该文法认为，句子的结构有深层和表层两个层次。例如： She read me a story 和 She read a story to me 的表层结构不一样，但它们的深层结构则是一样的。再如，主动句和被动句 也只是表层结构不同，其深层结构则是相同的。 在变换文法中，句子深层结构和表层结构之间的变换是通过变换规则实现 的，如图8.6给出了一条把主动句变换为被动句的变换规则。
8.3.2 自顶向下与自底向上分析
自底向上分析法 自底向上分析，是以输入语句的单词为基础，首先按重写规则的箭头指向， 反方向使用那些最具体的重写规则，把单词归并成较大的结构成分，如短语 等，然后对这些成分继续逆向使用规则，直到分析树的根节点为止。 仍以语句 The professor trains Jack 为例，逆向使用图8.4中的那些具体规则后，可得到图8.9所示的 部分分析树。
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8.3.1 句法规则的表示方法
上下文无关文法(2/2)
例8.2 利用上述上下文无关文法，给出如下语句的分析树。 The professor trains Jack. 解：如图8.5
句子 名词短语 动词短语 语句 终标符
冠词
名词
动词
名词短语
专用名词 The professor trains Jack .
8.3 句法分析
句法分析是对句子和短语的结构进行分析，其最大单位是一个句子。分析 的目的是要找出词、短语等的相互关系，以及他们在句子中的作用等，并用 一种层次结构加以表达。这种层次结构可以是句子的成分关系、，也可以是 语法功能关系。
人工智能Artificial Intelligence第八章自然语言处理.pptx
– 人造语言：机器语言，包括C++, BASIC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。
2019-11-17
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自然语言处理的发展
• 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: 20世纪60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 20世纪70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 20世纪80年代以来走向实用化和工程化 –大规模真实文本处理时期
•A B C
2019-11-17
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Chomsky体系
无约束语法
上下文有关语法 上下文无关语法
正则语法
2019-11-17
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CFG的分析算法
• 用一个短语结构语法对一个句子进行语法分析，意味 着寻找一个从起始符到该句子的推导，这个推导一般 可以表示为一棵句法树
• 一般一棵句法树对应的推导不是唯一的，但是如果在 推导过程中每次总是重写最左边的非终止符，则称该 推导为最左推导。
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 问答系统
8.10 小结
2019-11-17
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15
句法分析
• 句法分析的主要任务： –确定输入句子的结构：识别句子的各个成分及其之间 的关系 –句子结构的规范化：目的是简化后续处理
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Artificial Intelligence
NLP: 4
自然语言理解的一般问题(2)
• 什么是“自然语言理解”？
–与“智能”一样，存在各种各样的理解和解释。 –利用计算机对自然语言进行理解 • 自然语言“理解”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； – 释义(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)
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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
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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 基于记忆的推理、语言行为理论、 篇章语法
层次结构
语音 词汇 语法 语义 语用
实现技术
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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。
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自然语言理解
The Principles of AI
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本章主要内容
• 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
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自然语言理解的一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流 特点：
– 没有真正意义上的语法分析，主要依靠关键词匹配技术来识别输入 句子的意义 – 在系统中事先存放了大量包含某些关键词的模式，每个模式与一个 或多个解释(响应式)相对应。 – 每当输入一个句子，系统便查找与之匹配的模式，一旦匹配成功， 系统就输出相应的解释，不考虑其他成分对句子意义的影响 – 是一种近似匹配技术，输入句子可以不准循语法，但是也容易导致 错误
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
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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。 ……
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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。
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自然语言理解的一般问题(18)
• 在当今计算技术条件下，要想把处理自然语言所需 要的知识都用现有的知识表示技术明确表达出来， 是不可能的。这既是由于这种知识的“数量”巨大 ，有时由于它们在“质”的方面高度的不确定性和 模糊性。
• 最近十几年来新提出的语料库语言学，它顺应了大 规模真实文本处理的需要，提出了以计算机语料库 为基础的语言学研究及自然语言处理的新思想。 ……
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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
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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
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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。
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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。
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– 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 ）
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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 。
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本章主要内容
• 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
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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。
Artific理解的一般问题(4)
• 语言学的研究
–自然语言理解是哲学(philosophy)，语言学(linguistics), 语言心理学(psycholinguistics), 认知科学(cognitive science), 计算机科学(computer science)，数学 (mathematics)，逻辑学(logic)及相关学科发展和结合而 形成的一门交叉学科。
数据库
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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。
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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)