自然语言处理-课件1
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NLP培训PPT课件
性。
解决方法：采用深度学习、知识 图谱等技术，提高模型对语义的
认知和理解能力。
语言理解的哲学问题
语言理解的哲学问题主要涉及语 言与思维的关系、语言的本质等
问题。
这些问题对于自然语言处理的发 展具有重要影响，需要深入探讨
和思考。
解决方法：需要跨学科合作，结 合哲学、语言学、心理学等多学 科知识，共同推进语言理解的研
语境与语义
语境
指语言使用的环境，包括 时间、地点、人物等背景 信息。
语义
指语言符号所表达的意义 ，包括词汇意义、语法意 义和语境意义。
语境对语义的影响
语境可以影响语义的理解 和表达，同一句话在不同 语境下可能有不同含义。
语言与认知
认知
指人类获取、处理和使用信息的心理过程。
语言与认知的关系
语言是认知的载体和工具，认知通过语言来表达和交流。
过拟合问题
由于训练数据有限，模型容易在训练数据上表现良好，但 在测试数据上表现较差，即出现过拟合现象。
解决方法
采用数据增强、迁移学习等技术，提高模型的泛化能力。
语义鸿沟问题
语义鸿沟是指自然语言处理中， 语言Leabharlann 号与真实世界之间的认知距离。
语义鸿沟的存在使得机器难以理 解人类语言的真正含义，从而影 响自然语言处理的准确性和可靠
词法分析
总结词
词法分析是对文本进行分词，将连续的文本划分为独立的词 汇或词素。
详细描述
词法分析是NLP中的重要环节，主要是将连续的文本切分成 一个个独立的词汇或词素。分词的准确性直接影响到后续句 法分析和语义分析的效果。常用的分词方法有基于规则的分 词和基于统计的分词。
句法分析
总结词
句法分析研究句子中词语之间的结构关系，识别句子的主语、谓语、宾语等成分 。
解决方法：采用深度学习、知识 图谱等技术，提高模型对语义的
认知和理解能力。
语言理解的哲学问题
语言理解的哲学问题主要涉及语 言与思维的关系、语言的本质等
问题。
这些问题对于自然语言处理的发 展具有重要影响，需要深入探讨
和思考。
解决方法：需要跨学科合作，结 合哲学、语言学、心理学等多学 科知识，共同推进语言理解的研
语境与语义
语境
指语言使用的环境，包括 时间、地点、人物等背景 信息。
语义
指语言符号所表达的意义 ，包括词汇意义、语法意 义和语境意义。
语境对语义的影响
语境可以影响语义的理解 和表达，同一句话在不同 语境下可能有不同含义。
语言与认知
认知
指人类获取、处理和使用信息的心理过程。
语言与认知的关系
语言是认知的载体和工具，认知通过语言来表达和交流。
过拟合问题
由于训练数据有限，模型容易在训练数据上表现良好，但 在测试数据上表现较差，即出现过拟合现象。
解决方法
采用数据增强、迁移学习等技术，提高模型的泛化能力。
语义鸿沟问题
语义鸿沟是指自然语言处理中， 语言Leabharlann 号与真实世界之间的认知距离。
语义鸿沟的存在使得机器难以理 解人类语言的真正含义，从而影 响自然语言处理的准确性和可靠
词法分析
总结词
词法分析是对文本进行分词，将连续的文本划分为独立的词 汇或词素。
详细描述
词法分析是NLP中的重要环节，主要是将连续的文本切分成 一个个独立的词汇或词素。分词的准确性直接影响到后续句 法分析和语义分析的效果。常用的分词方法有基于规则的分 词和基于统计的分词。
句法分析
总结词
句法分析研究句子中词语之间的结构关系，识别句子的主语、谓语、宾语等成分 。
自然语言处理冯建周课件(一)
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。
《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。
《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NaturalLanguageProcessing(NLP)精选版演示课件.ppt
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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。
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
自然语言处理课件PPT课件2024新版
基于机器学习的观点挖掘
利用标注数据训练观点挖掘模型，实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征，提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析，识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ，如主谓关系、定中关系 等，通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络，揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型，如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理（NLP）是计算机科学 和人工智能领域的一个分支，研究如 何实现人与计算机之间用自然语言进 行有效通信的各种理论和方法。
词法分析原理及方法
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。
利用标注数据训练观点挖掘模型，实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征，提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析，识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ，如主谓关系、定中关系 等，通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络，揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型，如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理（NLP）是计算机科学 和人工智能领域的一个分支，研究如 何实现人与计算机之间用自然语言进 行有效通信的各种理论和方法。
词法分析原理及方法
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。
2024版NLP培训课件(共165张)
信息抽取
从文本中抽取出关键信息，如 实体识别、关系抽取等，用于 构建知识图谱等应用。
02
词法分析与词性标注
词法分析基本概念及原理
01
02
03
词法分析定义
对自然语言文本进行词汇 层面的分析，包括分词、 词性标注等基本任务。
分词原理
基于词典匹配、统计模型 等方法将连续文本切分为 独立的词汇单元。
词性标注原理
典型案例分析：电影评论情感倾向判断
• 案例背景：电影评论情感倾向判断是情感分析领域的一个典型应用，旨在自动 判断电影评论中所表达的情感倾向，包括正面、负面和中性等。
• 分析方法：可以采用基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的 方法等进行分析。其中，基于词典的方法可以通过构建电影评论领域的情感词 典，计算文本中情感词的情感倾向来实现情感分析；基于机器学习的方法可以 提取文本中的特征，如情感词、否定词、程度词等，训练分类器进行情感分类； 基于深度学习的方法则可以利用神经网络模型对文本进行自动特征提取和分类。
NLP的意义
实现人机交互、智能问答、情感分析、机器翻译等，推动人工智能领域的发展。
自然语言处理发展历程
早期阶段
基于规则的方法，如词法分析、 句法分析等。
统计学习方法阶段
基于大规模语料库的统计学习方法， 如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。
深度学习阶段
基于神经网络的深度学习方法，如 循环神经网络、卷积神经网络等。
案例一
案例二
案例三
案例四
简单句的句法分析与依 存关系解析。
并列句的句法分析与依 存关系解析。
复合句的句法分析与依 存关系解析。
特殊句式的句法分析与 依存关系解析。
04
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
python学习PPT课件
人工智能
Python是人工智能领域的首选语 言，许多深度学习框架如 TensorFlow和PyTorch都支持 Python接口
Web开发
使用Python的框架如Django和 Flask，可以快速构建高效、可扩 展的网站和Web应用
游戏开发
使用Python的游戏引擎如 Pygame可以帮助开发者制作高 质量的游戏
详细描述
提供了大量的数学函数，可以对数组进行元素级的操作 ，如三角函数、指数函数等。 提供了大量的线性代数、统计和随机数生成函数。
Pandas库
总结词：Pandas是Python中用于数 据处理和分析的库，提供了
DataFrame数据结构和各种数据处理 功能。
详细描述
Pandas提供了DataFrame数据结构， 可以存储和处理结构化数据，支持行 和列的索引。
自动化定时任务
利用定时任务工具，定时抓取 网页数据，实现自动化更新。
数据可视化
数据可视化
利用Python的matplotlib和seaborn库，将 数据以图表的形式展示出来。
数据预处理
对数据进行预处理和分析，选择合适的图表 展示方式。
可视化优化
对图表进行美化和优化，提高视觉效果和可 读性。
可视化交互
多线程与多进程
1 2 3
多线程的概念
多线程是指程序中包含多个线程，每个线程可以 独立执行不同的任务，实现并发执行。
多进程的概念
多进程是指程序中包含多个进程，每个进程是一 个独立的执行实体，具有自己的内存空间和系统 资源。
多线程和多进程的应用场景
多线程适用于IO密集型和计算密集型任务；多进 程适用于CPU密集型任务和需要独立运行多个程 序的情况。
自然语言( natural language)
基于规则 （ Rule-Based ）的机译系统
• 语法型 研究重点是词法和句法 以上下文无关文法为代表 研究重点是在机译过程中引入语义 特征信息 • 语义型 以Burtop提出的语义文法和 Charles Fillmore提出的格框架文 法为代表。
目标是给机器配上人类常识
• 知识型
以实现基于理解的翻译系统，以 Tomita提出的知识型机译系统为 代表。
翻译过程
原 文 译 文 转 换
原 文 分 析
译 文 生 成
文转换 建立相关独立生成系统 考虑译语的特点
译文生成（独立）
不考虑原语的特点
在搞一种语言对多种语言的翻译时
原文分析（独立） 不考虑译语的特点
原文译文转换
结合 译文生成
建立独立分析 相关生成系统
统计规律 statistical law
• From photoelectric effect, light quantum theory, Compton scattering effect and the matter wave of De Broglie and its statistical law, the teaching method on wave
自然语言处理
• 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。 • 它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通 信的各种理论和方法。
• 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于 一体的科学。
• 这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的 语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又 有重要的区别。 • 自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研 制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是 其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
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。)
《dtnl》优秀课件
02
03
内容创新
课程内容与时俱进，结合 最新的研究成果和技术动 态，确保学生学到的是前 沿知识和技能。
பைடு நூலகம்
教学方法创新
采用线上线下相结合的方 式，利用多媒体和网络资 源，为学生提供更加丰富 多样的学习体验。
考核方式创新
除了传统的考试，还引入 项目式、案例式等多种考 核方式，全面评价学生的 学习效果。
系统性
和积极性。
学习建议
增加实践操作环节
学生建议在课件中增加更多实践操作环节，以提 升他们的实际操作能力。
更新课程内容
学生建议及时更新课件内容，以反映最新的行业 动态和技术发展。
加强互动交流
学生建议在课件中增加更多的互动交流环节，以 便于学生之间的互相学习和讨论。
06
未来展望
课程改进
课程内容更新
随着科技和社会的发展，课程内容需要不断更新，以反映最新的 知识和技术。
教学方法创新
尝试新的教学方法，如线上线下结合、小组讨论、案例分析等，以 提高教学效果。
课程评价改革
建立更加科学、客观的课程评价体系，以全面反映学生的学习成果 和教师的教学效果。
教师发展
教师培训
定期组织教师参加培训，提高教师的教学水平和专业素养。
教师交流
鼓励教师之间进行交流，分享教学经验和教学方法。
教师经验
教学经验
教师团队成员具备丰富的教学经验， 能够针对不同层次、不同需求的学生 提供个性化的教学服务。
实践经验
教师团队成员具备丰富的实践经验， 能够将理论知识与实践相结合，提高 学生的学习效果和实践能力。
教师研究成果
学术论文
教师团队成员在国内外学术期刊上发表多篇学术论文，展示了较高的学术水平 和研究能力。
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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
22
人机对话
2001: A space odyssey:
Dave:Openthepodbaydoors,HAL. HAL:Im sorryDave,IamafraidIcantdothat Dave:Whats theproblem? HAL:Ithinkyouknowwhattheproblemisjustas wellasIdo.
国内主办的相关期刊
中文信息学报 计算机学报 软件学报
19
相关学术会议
自然语言处理会议
AnnualMeetingoftheAssociationfor ComputationalLinguistics(ACL,计算语言学会的年会) EmpiricalMethodsonNaturalLanguageProcessing (EMNLP) InternationalConferenceonComputational Linguistics(COLING)
S NP John V liked VP NP the dog in the pen
3.2：句法分析
3.3：机器翻译概论
15
Hale Waihona Puke 课程信息、内容、规划 自然语言处理简史、任务简介 自然语言处理的目标、难点、对策
16
简史
1940年代末—1960年代中期
乔姆斯基理论 (NoamChomsky) 规则方法为主
遇到问题请联系 老师或助教。
5
自然语言处理是什么？
自然语言处理是通过建立形式化的计算模型来分析、理解和 处理自然语言 什么是自然语言：指人类使用的语言，如汉语、英语等 语言是思维的载体，是人际交流的工具 语言的两种属性－文字和声音 人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量 的80％以上 其它术语
26
情感分析、舆论分析、知识发现
27
Outline
课程信息、内容、规划 自然语言处理简史、任务简介 自然语言处理的目标、难点、对策
28
为什么要自然语言处理？
语言障碍
人－人之间的语言障碍 人－机之间的语言障碍 人本身的语言障碍
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为什么要自然语言处理？
人－人之间的语言障碍
市场上有不少实用的人机对话系统，比如iPhone的 Siri等
23信息检索 Google、 基于语义的搜索 检索中的自动摘要 检索优化
Querycorrection Queryexpansion Querysuggestion
24
信息检索
25
信息提取
比如命名实体识别
“自然语言处理导论”课程（2015）讲义
自然语言处理导论
孙栩 信息科学技术学院
xusun@ /member/sunxu/index.htm
课程信息、内容、规划 自然语言处理简史、任务简介 自然语言处理的目标、难点、对策
2
课程信息
4
课程信息 助教信息
助教1
文吉 邮箱 wenjics@ 电话 18810335257 理科1号楼8楼计算语言学研究所
助教2
许晶晶 邮箱 jingjingxu_jjx@ 电话 18801060140 理科1号楼4楼计算语言学研究所
understanding)
自然语言处理（机器 对人类语言的理解）
或称自然语言理解(naturallanguage 是人工智能研究的重要内容
人工智能（AI）
自然语言处理就是利用计算机为工具 对人类特有的书面形式和口头形式的 自然语言的信息进行各种类型处理和 加工的技术。
-冯志伟《自然语言的计算机处理》 机器学习、模 式识别 机器视觉，等等
简单分类问题 感知器模型 支持向量机模型
13
1.2： 概率论/信息论基础
1.3： Ngram统计语言模型
1.4： 统计机器学习基础
课程规划
２：NLP的语言学基础(6-7周)
语言学知识（I） —— 理论分析：构词、词类、句法、语义 语言学知识（II）—— 实例分析：语料库与知识库
目前的研究
解决更核心的问题：知识库自动构建、数据大规模化
自动知识库抽取等 大规模自然语言处理模型、算法
Googletranslate、Bingtranslate、语音输入法、iPhoneSiri语音问答等 基于网络大数据的自然语言理解成为新热点：信息提取、自动文摘、情感分析、 观点挖掘、主题跟踪等
更多的现实应用、更好的效果
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相关学术期刊
自然语言处理期刊
ComputationalLinguistics(CL，计算语言学季刊) TransactionsonAssociationofComputationalLinguistics (TACL)
（包括自然语言处理的）综合期刊
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自然语言处理是什么？
科学
是什么？为什么？从哪儿来？到哪儿去？ 目标是什么？怎么实现效果好？
技术
自然语言处理既是科学、又是技术
9
课程规划
自然语言处理是一门交叉学科
需要多个学科的知识
概率统计基础
孙栩 中文系詹卫东教授 孙栩
语言学基础
具体应用
10
课程规划
课程的目标
机器翻译 自动摘要 信息提取 知识抽取 机器阅读(machinereading) 写作辅导(writingassistance)
人－机之间的语言障碍
人自身的语言障碍
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自然语言处理的研究目标
终极目标
研制能理解并生成人类语言的计算机系统 彻底解决语言障碍问题 AI-complete问题
具体计划
2.1：构词法与文本自动分词
具体内容：（1）汉语构词法 （2）中文文本自动分词基本方法与问题 具体内容：（1）汉语的基本句法结构、词类系统 （2）词性标注的基本方法 具体内容：（1） 上下文无关文法 （2）句法结构歧义（3）基本的句法分析算法
2.2：词类与词性标注
2.3：句法规则与结构分析
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自然语言处理的难点是什么？
原因：自然语言中有大量的歧义现象 歧义举例：
Theboysawthegirlwithatelescope.
33
自然语言处理的难点是什么？
本质原因：知识体系的缺乏
自然语言的理解不仅和语言本身的规律有关，还和语言之 外的知识（例如常识）有关 语言处理涉及的常是海量知识，知识库的建造维护难以进 行 场景/背景的建立问题
7
自然语言处理是什么？
强人工智能、弱人工智能？ 如何判断计算机系统的智能？
计算机系统的表现(act)如何？ 反应(react)如何？ 相互作用(interact)如何？ 与有意识个体（人）比较如何？
图灵(Turing)设计的“模仿游戏”，即图灵测试(Turingtest)
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自然语言处理的难点是什么？
两个原因的联系
歧义是知识缺乏的表现形式
如果有全局知识/上下文知识支持？
Theboysawthegirlwithatelescope.
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常见对策
由于歧义/知识缺乏等因素的存在，自然语言处理常 采用下面的对策
对自然语言处理关键概念的理解 部分实际能力的培养