人工智能基础-自然语言理解(PPT 24张)
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人工智能理论的自然语言理解PPT
学(CALI)和计算机语言设计(CLD)等的进展。
5
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
6
11.2 句法和语义的自动分析
(Automatic Analysis of Syntax and Semantics)
13
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：
14
11.3 句子的自动理解
23
❖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。
15
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。
19
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。
5
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
6
11.2 句法和语义的自动分析
(Automatic Analysis of Syntax and Semantics)
13
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：
14
11.3 句子的自动理解
23
❖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。
15
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。
19
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。
人工智能基础课件资料PPT
人工智能基础课件资料 PPT
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
第8章 自然语言理解【人工智能 精品讲义】
9
8.3 句法分析
8.3.1 句法模式匹配和转移网络
• 模式匹配 • 句法转移网络（Transition Network）
pron. verb
q1
q4 pron.
q0
q3
qT
q2 noun verb
adj.
q5 noun
adj.
图8.2 转移网络（TN）
ducks flies little orange swallow the
8.6 语料库语言学
• 语料库的类型
• 按语种分：单语种语料库和多语种语料库 • 按记载媒体分：单媒体语料库和多媒体语料库 • 按地域区别分：国家语料库和国际语料库 • 按使用领域分：通用语料库和专用语料库 • 按分布性分：平衡语料库和平行语料库 • 按语料时间段分：共时语料库和历时语料库 • 按语料加工与否分：生语料库和标注语料库
26
8.8.2 语音识别的基本原理
• 预处理 • 特征提取 • 训练 • 模式匹配
图8.10 语音识别系统基本原理框图
27
8.8.3 语音识别中的难点
• 语音识别系统的适应性差 • 高噪声环境下语音识别进展困难 • 如何把知识量化、建模用于语音识别 • 对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控
• 句法分析 • 语义分析 • 语用分析
17
8.5.1 简单句的理解方法
• 关键字匹配法
• 在程序中规定匹配和动作两种类型的样本。然后建立一种由匹配样本 到动作样本的映射。
• 句法分析树法
• 确保语句含义的细节不被忽略，必须确定其语句结构上的细节，即要 进行文法分析。
18
8.5.2 复合句的理解方法
24
8.7 机器翻译
8.3 句法分析
8.3.1 句法模式匹配和转移网络
• 模式匹配 • 句法转移网络（Transition Network）
pron. verb
q1
q4 pron.
q0
q3
qT
q2 noun verb
adj.
q5 noun
adj.
图8.2 转移网络（TN）
ducks flies little orange swallow the
8.6 语料库语言学
• 语料库的类型
• 按语种分：单语种语料库和多语种语料库 • 按记载媒体分：单媒体语料库和多媒体语料库 • 按地域区别分：国家语料库和国际语料库 • 按使用领域分：通用语料库和专用语料库 • 按分布性分：平衡语料库和平行语料库 • 按语料时间段分：共时语料库和历时语料库 • 按语料加工与否分：生语料库和标注语料库
26
8.8.2 语音识别的基本原理
• 预处理 • 特征提取 • 训练 • 模式匹配
图8.10 语音识别系统基本原理框图
27
8.8.3 语音识别中的难点
• 语音识别系统的适应性差 • 高噪声环境下语音识别进展困难 • 如何把知识量化、建模用于语音识别 • 对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控
• 句法分析 • 语义分析 • 语用分析
17
8.5.1 简单句的理解方法
• 关键字匹配法
• 在程序中规定匹配和动作两种类型的样本。然后建立一种由匹配样本 到动作样本的映射。
• 句法分析树法
• 确保语句含义的细节不被忽略，必须确定其语句结构上的细节，即要 进行文法分析。
18
8.5.2 复合句的理解方法
24
8.7 机器翻译
人工智能基础ppt
避免过度依赖AI
1. 鼓励开发者更加注重机器学习算法与人类智能的结合，使得机器学习能够更好地服务于人类社会， 而非代替人类思考。 2. 加强对人工智能技术的监管，规范人工智能运用的范围和标准，避免人工智能技术出现恶意用途， 进一步保障社会公共利益和个人隐私。
数据安全保护重要
1. 数据泄露的风险
在信息化时代，各种机构和个人的数据都存储在互联网上。但是，随着网络 的快速发展，网络安全问题日益凸显，数据泄露的风险也越来越高。一旦数 据泄露，就可能导致严重的后果，如身份盗用、财务损失甚至人身安全问题 等。
人工智能基本概念
1. 人工智能的定义：简单介绍人工智能的定义，主要涵盖包括计算机在模仿人类 智能方面所取得的进展，以及在这一过程中所使用的算法和技术等。 2. 人工智能的发展历程：概括性介绍人工智能的历史，以及其中所包含的关键事 件和重要人物，揭示人工智能从狭义上的符号主义到广义上的机器学习、深度学 习等的演进过程。 3. 人工智能的应用场景：从生活实践和工业应用两方面，列举人工智能所涉及的 众多应用场景，比如智能家居、自动驾驶、机器翻译等等。并对其在行业领域中 所取得的经济效益和社会效益作适当阐述。
深度学习基础
1.神经网络基础：神经元的结构与功能、前向传播、反向传播算法 等。 2.深度学习中的优化算法：梯度下降法、随机梯度下降法、自适应 学习率、动量优化算法等。
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型，是一种基于多个相互连接的简单处理单元 （神经元）来模拟大脑处理信息的数学模型。它的基本单位是神经元，其输入通过加权和形成输出，通过不同的激活函数进行输出映射。通常，人工 神经网络可以用于模式识别、数据挖掘、自然语言处理、人脸识别、图像识别、语音识别等领域。人工神经网络的学习算法包括反向传播算法、 Hopfield网络、Boltzmann机等。
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为 ，实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能AIPPT(24张)
2020/10/5
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
自然语言理解PPT课件
依存关系
词语之间的依赖关系，包括主谓关系、 动宾关系等。
语义分析
语义分析
理解句子所表达的实际意义，涉 及词义消歧、句义理解等方面。
词义消歧
确定多义词在具体语境中的意义。
句义理解
理解整个句子的意义，涉及句子的 主旨、意图等。
语境理解
语境理解
结合上下文信息，理解当前词语 或句子的意义。
上下文信息
当前词语或句子之前的文本信息， 用于推断当前词语或句子的意义。
自然语言理解的重要性
提高人机交互的效率和体验
自然语言理解技术使得人机交互更加自然、便捷，提高了用户体 验。
推动人工智能技术的进步
自然语言理解技术的发展对于人工智能技术的进步具有重要意义， 是人工智能技术发展的重要方向之一。
促进跨语言交流
自然语言理解技术可以帮助不同语言和文化背景的人们进行交流， 促进跨文化交流和理解。
语境效应
上下文信息对当前词语或句子意 义的改变效果。
04 自然语言理解的技术挑战 与解决方案
数据稀疏性问题
总结词
数据稀疏性是指训练数据不足或数据分布不均匀，导致模型难以学习到有用的特征和模式 。
详细描述
在自然语言处理任务中，数据稀疏性是一个常见问题。由于语言本身的复杂性和多样性， 很难收集到足够丰富和多样的训练数据。此外，不同领域和场景的数据分布也可能存在很 大差异，导致模型在某些情况下表现不佳。
语境理解问题
总结词
语境理解问题是指模型需要理解句子或段落之间的逻辑关系和语义联系，以推断出正确的意义。
详细描述
在自然语言处理中，语境理解是非常重要的。一个词或句子的含义往往需要结合上下文才能确定。例如，“他是一名 医生”这句话在不同的语境下可能有不同的含义，可能是指他是医生这个职业，也可能是指他正在扮演医生的角色。
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
人工智能Artificial Intelligence第八章自然语言处理
(ab,aV+,bV*)
2019年6月17
感谢你的观看ຫໍສະໝຸດ 18短语结构语言• 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):
– 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
8.8 机器翻译
8.9 自动问答系统
8.10 小结
2019年6月17
感谢你的观看
2
概述
自然语言处理是用机器处理人类语言的理论和技术。作为语言 信息处理技术的一个高层次的重要研究方向，一直是人工智能 领域的核心课题。由于自然语言的多义性、上下文有关性、模 糊性、非系统性和环境密切相关性、涉及的知识面广等原因， 自然语言处理是困难问题之一。自然语言处理的研究希望机器 能够执行人类所期望的某些语言功能，这些功能包括：
2019年6月17
感谢你的观看
9
自然语言处理层次
2019年6月17
感谢你的观看
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
人工智能介绍ppt课件
摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配 ，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配 ，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术
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- 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)。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
4/24
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.1 语言和语言理解
2. 语言的理解
微观：语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部 之间的一种映射。 宏观：语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言 功能。这些功能包括： （1）回答有关提问； （2）提取材料摘要； （3）不同词语叙述； （4）不同语言翻译。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
10/24
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
2. 发展趋势
（1）基于句法-语义规则的理性主义方法和以模型和统计 为基础的经验主义互相结合、共同发展。 （2）语料库语言学使大规模真实文本的处理成为自然语 言处理的主要战略目标。 （3）统计数学方法日益受到重视，机器学习的方法获取 语言知识。 （4）词汇知识库继语料库之后成为一个新的受到普遍关 注的研究问题。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
9/24
8.1 语言及其理解的一般问题
8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
（3）繁荣发展时期（20世纪80年代后期至今） 基于语料库的统计方法：从真实预料中获取语言知识 基于统计模型的自然语言处理系统 理性主义与经验主义的结合 口语理解和生成 我国自然语言理解研究
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
3/24
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 词素 熟语 构形法 词法
语法 句法 造句法 词组构造法
构词法
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。
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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。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
句法方面理论研究成果：约束管辖理论、扩充转移网络、 词汇功能语法、功能合一语法、广义短语结构语法、句法分析 算法、… 语义分析方面：格语法、语义网络、优选语义学、蒙塔格 语法、… 进入80年代之后，自然语言理解的应用研究广泛开展，机 器学习研究又十分活跃，并出现了许多具有较高水平的实用化 系统。这些系统是自然语言理解研究的重要成果，表明自然语 言理解在理论上和应用上取得了突破性进展。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
1. 研究进展
机器翻译是自然语言理解最早的研究领域。 （1）萌芽时期（20世纪40年代~60年代中期） 1949年 俄-英和英-俄文字的机器翻译 1956年 N.Chomsky形式语言和转换生成语法理论 1966年 美国科学院报告，否定性结论 （2）复苏发展时期（20世纪60年代后期~80年代中期） 关键词匹配技术；句法-语义分析技术。 MIT的SIR系统、ELIZA系统
1. 语音分析
语音分析则是根据音位规则，从语音流中区分出一个个独 立的音素，再根据音位形态规则找出一个个音节及其对应的词 素或词。
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8.1.1 语言和语言理解
语言是音义结合的词汇和语法体系，是实现思维活动的物 质形式。 语言是以词为基本单位的，词汇又受到语法的支配才可构 成有意义的和可理解的句子，句子按一定的形式再构成篇章等 。 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，词构成词组和句子。语言正是在这种严密的制约关系中构 成的。用词素构成词的规则叫构词规则。语法中的另一部分就 是句法。句法也可分成两部分：词组构造法和造句法。词组构 造法是词搭配成词组的规则。造句法则是用词或词组造句的规 则。
目录
章 知识表示 章 搜索技术 章 推理技术 章 机器学习
章 专家系统
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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。 语言使用于传递信息的表示方法、约定和规则的集合。 语言由语句组成，每个语句又由单词组成；组成语句和语 言时，应遵循一定的语法与语义规则。 语言由语音、词汇和语法构成。 语言的基本属性：语音和文字
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8.1.1 语言和语言理解
对自然语言的理解却是一个十分艰难的任务。自然语言不 仅有语义、语法和语音问题，而且还存在模糊性等问题。 自然语言理解的困难是由下列3个因素引起的： （1）目标表示的复杂性； （2）映射类型的多样性； （3）源表达中各元素间交互程度的差异性。 自然语言理解是语言学、逻辑学、生理学、心理学、计算 机科学和数学等相关学科发展和结合而形成的一门交叉学科； 它能够理解口头语言或书面语言。
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8.1.3 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。现代语言 学家把这一过程分为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。虽然这种层次之间并非是完全隔离的， 但是这种层次化的划分的确有助于更好地体现语言本身的构成 。
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8.1.1 语言和语言理解
2. 语言的理解
微观：语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部 之间的一种映射。 宏观：语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言 功能。这些功能包括： （1）回答有关提问； （2）提取材料摘要； （3）不同词语叙述； （4）不同语言翻译。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
2. 发展趋势
（1）基于句法-语义规则的理性主义方法和以模型和统计 为基础的经验主义互相结合、共同发展。 （2）语料库语言学使大规模真实文本的处理成为自然语 言处理的主要战略目标。 （3）统计数学方法日益受到重视，机器学习的方法获取 语言知识。 （4）词汇知识库继语料库之后成为一个新的受到普遍关 注的研究问题。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
（3）繁荣发展时期（20世纪80年代后期至今） 基于语料库的统计方法：从真实预料中获取语言知识 基于统计模型的自然语言处理系统 理性主义与经验主义的结合 口语理解和生成 我国自然语言理解研究
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8.1.1 语言和语言理解
语言
词汇 词 词素 熟语 构形法 词法
语法 句法 造句法 词组构造法
构词法
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。
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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。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
句法方面理论研究成果：约束管辖理论、扩充转移网络、 词汇功能语法、功能合一语法、广义短语结构语法、句法分析 算法、… 语义分析方面：格语法、语义网络、优选语义学、蒙塔格 语法、… 进入80年代之后，自然语言理解的应用研究广泛开展，机 器学习研究又十分活跃，并出现了许多具有较高水平的实用化 系统。这些系统是自然语言理解研究的重要成果，表明自然语 言理解在理论上和应用上取得了突破性进展。
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8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势
1. 研究进展
机器翻译是自然语言理解最早的研究领域。 （1）萌芽时期（20世纪40年代~60年代中期） 1949年 俄-英和英-俄文字的机器翻译 1956年 N.Chomsky形式语言和转换生成语法理论 1966年 美国科学院报告，否定性结论 （2）复苏发展时期（20世纪60年代后期~80年代中期） 关键词匹配技术；句法-语义分析技术。 MIT的SIR系统、ELIZA系统
1. 语音分析
语音分析则是根据音位规则，从语音流中区分出一个个独 立的音素，再根据音位形态规则找出一个个音节及其对应的词 素或词。
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8.1.1 语言和语言理解
语言是音义结合的词汇和语法体系，是实现思维活动的物 质形式。 语言是以词为基本单位的，词汇又受到语法的支配才可构 成有意义的和可理解的句子，句子按一定的形式再构成篇章等 。 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，词构成词组和句子。语言正是在这种严密的制约关系中构 成的。用词素构成词的规则叫构词规则。语法中的另一部分就 是句法。句法也可分成两部分：词组构造法和造句法。词组构 造法是词搭配成词组的规则。造句法则是用词或词组造句的规 则。
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章 专家系统
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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。 语言使用于传递信息的表示方法、约定和规则的集合。 语言由语句组成，每个语句又由单词组成；组成语句和语 言时，应遵循一定的语法与语义规则。 语言由语音、词汇和语法构成。 语言的基本属性：语音和文字
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8.1.1 语言和语言理解
对自然语言的理解却是一个十分艰难的任务。自然语言不 仅有语义、语法和语音问题，而且还存在模糊性等问题。 自然语言理解的困难是由下列3个因素引起的： （1）目标表示的复杂性； （2）映射类型的多样性； （3）源表达中各元素间交互程度的差异性。 自然语言理解是语言学、逻辑学、生理学、心理学、计算 机科学和数学等相关学科发展和结合而形成的一门交叉学科； 它能够理解口头语言或书面语言。
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8.1.3 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。现代语言 学家把这一过程分为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。虽然这种层次之间并非是完全隔离的， 但是这种层次化的划分的确有助于更好地体现语言本身的构成 。