自然语言理解-句法分析算法(1)..
第八章 句法分析
8.3 CYK分析算法
Coke-Younger-Kasami (CYK) 算法
¾ 对 Chomsky 文法进行范式化： AJ a 或 A J BC A, B, C ∈ VN, a ∈ VT , G=(VN, VT, P, S) ¾ 自下而上的分析方法 ¾ 构造 (n+1)×(n+1) 识别矩阵，n为输入句子长 度。假设输入句子 x=a1a2…an，n=| x |。
Chart Det (1, 2) N (2, 3) NP (1, 3) V (3, 4) Det (4,5) N (5,6) NP (4, 6) VP (3,6) ……
2006-4-12
宗成庆：《自然语言理解》讲义
8.2 线图分析法
最后分析结果：
Det N V Det NP VP PP N Prep Det NP N
NLPR, CAS-IA 2006-4-12 宗成庆：《自然语言理解》讲义
8.2 线图分析法
例： G (S): S J NP VP NP J Det N VP J V NP VP J VP PP PP J Prep NP 输入句子： the boy hits the dog with a 形态分析： …… hit …… Prep Det N 词性标注结果：Det N V Det N rod
NLPR, CAS-IA
NLPR
ActiveArc NP J Det ◦ N (1,2) NP J Det N◦ (1,3) S J NP ◦ VP (1, 3) VP J V ◦ NP (3, 4) NP J Det ◦ N (4,5) NP J Det N ◦ (4,6) S J NP ◦ VP (4, 6) VP J V NP ◦ (3, 6) S J NP VP ◦ (1, 6) VP J VP ◦ PP (3,6)
自动句法分析算法
NP
CS NP
N 张三 V 是 NP N 县长 V 派 V’ V 来 de 的
自底向上分析法(16)
VP NP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
使用规则： VPV NP
CS NP
N 张三 V 是 NP N 县长 V 派 V’ V 来 de 的
自顶向下分析法(2)：示例
张三是县长派来的 N V N V V de 词典： 张三：N 县长：N 是：V 派：V 来：V 的：de 规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
自顶向下分析法(3)：示例1
NP N 县长 V 派
V’ V 来 de 的
自底向上分析法(8)
S VP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
无规则可用， 回溯
NP
N 张三 V 是
NP N 县长 V 派 V 来 de 的
自底向上分析法(9)
使用规则： NPN
自顶向下分析法(10)：示例
S NP VP NP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
县长：N 词典匹配成功
N 张三
V 是
N 县长
V 派
V 来
de 的
自顶向下分析法(11)：示例
第9章：自然语言句法分析
No.95, Zhongguancun East Road Beijing 100080, China Tel. No.:+86-10-6255 4263第9章句法分析NLPR9.1 概述NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述任务：句法分析(syntactic parsing)的任务就是识别句子的句法结构(syntactic structure)。
例如（前面第四章的例子）：他还提出一系列具体措施的政策要点。
他/PN 还/AD 提出/VV 一/CD 系列/M 具体/JJ 措施/NN 和/CC 政策/NN 要点/NN 。
/PUNLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述( IP (NP-SBJ (PN 他))(VP (ADVP ( AD 还))(VP (VV 提出))(NP-OBJ(QP (CD 一)(CLP ( M 系列)))(NP (NP(ADJP ( JJ 具体)(NP (NN 措施)))( CC 和)( NP ( NN 政策)( NN 要点)))))) ( PU 。
))NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述树状表示：IPNP VP PUPN ADVP VP 。
他AD VV NP还提出QP NPCD CLP NP CC NP一M ADJP NP 和NN NN系列JJ NN 政策要点具体措施NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述目标：实现高正确率、高鲁棒性(robustness)、高速度的自动句法分析过程。
困难：自然语言中存在大量的复杂的结构歧义（structural ambiguity）。
NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1概述结构歧义例如：(1) I saw a boy in the park.[I saw a boy] in the park.I saw a [boy in the park].(2) I saw a boy in the park with a telescope.(3) I saw a boy swimming on the bridge.(4) 关于鲁迅的文章。
自然语言理解中
自然语言理解中什么是自然语言理解？自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。
自然语言是人类用来进行交流和表达思想的方式，它具有丰富的表达能力和复杂的结构。
自然语言理解的目标是帮助计算机理解和解释人类的语言，从而能够准确地理解用户的意图和情感，实现更加智能的对话和交互。
自然语言理解的基本流程自然语言理解的实现过程可以分为以下几个基本步骤：1.分词与词性标注：将自然语言文本切分成一个个的词语，并为每个词语标注其词性，以便后续的处理和分析。
2.句法分析：通过分析语言中的语法结构，确定句子中各个成分之间的关系。
句法分析包括词法分析、句法分析和语义分析，是自然语言理解的关键环节。
3.语义角色标注：对句子中的词语进行语义分析，确定其在句子中的语义角色，如主语、宾语、谓语等。
语义角色标注有助于理解句子的意图和结构。
4.意图识别：根据用户的表达，推断其真实意图。
意图识别是自然语言处理的一个核心任务，通过分析用户的语言表达，判断用户的需求和意图，从而给出合适的回答或操作。
5.情感分析：分析自然语言中蕴含的情感和态度，判断其情感极性。
情感分析可以用于情感倾向的预测、产品评论的分析等应用。
自然语言理解的应用自然语言理解在许多领域都有着广泛的应用，其中一些主要的应用领域包括：1. 机器翻译机器翻译是指将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中起着核心作用，通过深入理解源语言的语义和结构，然后将其转换为目标语言。
2. 问答系统问答系统是指通过对用户的自然语言提问进行解析和处理，给出与问题相关的回答。
自然语言理解在问答系统中起着关键的作用，通过理解用户问题的语义和意图，准确地回答用户的问题。
3. 智能助理智能助理是一类能够理解和执行自然语言指令的人工智能应用。
自然语言理解使得智能助理能够理解用户的指令并执行相应的操作，从而提供智能化的服务。
世界语言中的句法与语义分析
世界语言中的句法与语义分析Introduction世界语言中的句法与语义分析是一门涉及语言科学和计算机科学的交叉领域。
语言是人类沟通的主要手段，而计算机科学则是实现自然语言处理的技术基础。
句法和语义分析是自然语言处理中重要的组成部分。
Chapter 1：句法分析句法分析是指对一句话进行结构分析，也就是分析语法关系。
全球部分的语言采用的是“主谓宾”这样的基本句型结构。
中文的句法分析则多样化，既有基于短语结构文法的，也有基于依存文法的。
短语结构文法是指以短语为基本单位对句子进行分析和构建句子的语法结构，而依存文法则是以词语之间的依存关系为基本形式，将句子分解成一个节点和一系列有向弧，节点表示词语，弧表示词语之间的依存关系。
在自然语言处理领域，常用的句法分析算法有：自上而下分析、自下而上分析和基于转移的依存句法分析算法。
自上而下分析算法是指在句法分析树的根节点开始，从上到下展开，根据语法规则，递归向下匹配符合语法规则的片段的过程。
自上而下分析算法比较适合用于分析一些已知的结构和局部信息，但可能会存在解释不足或者误解的问题。
相反，自下而上分析是从句子的底部开始，逐步往上扩展，直至整个句子语法结构解析完毕。
自下而上分析算法通常用于处理较大规模，更复杂的语句结构，但它不能自动确定整个句子的根节点，导致语法结构不正确或无法解析的可能性。
最近，基于转移的依存句法分析算法越来越受到关注。
该算法从中心单词开始，将其依存于其他单词的方法进行遍历，用弧和节点（词）的形式表示成分和语法关系。
因为依存关系是句法结构最简单的表示形式之一，所以基于转移的依存句法分析算法在对于具有复杂语句结构的语言进行分析时更加完整和准确。
Chapter2 ：语义分析语义分析是指通过自然语言理解技术，将自然语言转化成机器可识别的语义，目的是为了计算机能够理解和推理句子的真实含义。
那么，如何将一句话转化为机器比较好理解的形式？具体地说，首先需要将句子进行词汇消歧，即确定每个单词的确切含义。
自然语言理解-句法分析算法(1)概要
3 NP MP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
4 S’ NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
2 MP m q.
期望分析结果
Top-down
自顶向下的方法又称为基于预测的方法。 这种方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然 后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。 如果预期得到了证明，就说明待分析的字符串可以被 分析为所预期的句法结构。 如果某一个环节上预期出了差错，那就要用另外的预 期来替换（即回溯）。 如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字 符串所“反驳”，那就说明待分析的字符串不可能是 一个合法的句子，分析失败。
(1) NP NP NP (2) NP MP NP
(3) NP n
(4) MP m q
Stack
Input Queue
Backup Status
$ 0 acc m 14 MP NP 3qNP n NP n 27 7 6 5 NP n 76
m$ q n $ n q$ n n$ n$
( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
m
一
n
火车
带回溯的LR
组成部分
Shift-Reduce-Goto 表 分析栈 输入队列 引入备份状态，解决移进规约冲突
LR 分析表的构造
0 S’ .NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
1 MP m. q
自然语言理解 教学大纲
自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。
2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。
后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。
3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。
2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。
n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。
3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。
8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。
3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。
因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。
自然语言处理工作模型理解
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP工作模型是指用于处理自然语言的各种算法和技术的组合。
以下是常见的NLP工作模型以及它们的基本理解：1. 分词（Tokenization）：将文本划分为独立的单词或词组，称为词元。
这是NLP的基础步骤，它为后续处理提供了基本的文本单元。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个词元标注其词性，例如名词、动词、形容词等。
词性标注可以帮助理解词元的含义和句子的语法结构。
3. 句法分析（Parsing）：分析句子的语法结构，确定词语之间的关系，如主谓关系、修饰关系等。
句法分析可以帮助理解句子的语义和上下文含义。
4. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中特定类型的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。
这有助于提取关键信息和进行信息抽取。
5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）：识别句子中各个词元在句子中的语义角色，如施事者、受事者、时间等。
这有助于理解句子的含义和动作。
6. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本中的情感倾向，判断其是正面、负面还是中性。
情感分析可以用于舆情监测、情感推断等应用。
7. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言自动翻译成另一种语言。
机器翻译可以通过模型训练和语料库对齐来实现。
8. 文本生成（Text Generation）：使用NLP模型生成新的文本内容，例如文章、对话等。
文本生成可以基于预训练模型、循环神经网络等技术实现。
当我们谈论自然语言处理（NLP）工作模型时，我们指的是一系列算法和技术，用于处理文本数据并实现各种语言理解和生成的任务。
下面详细介绍几种常见的NLP工作模型：1. 分词（Tokenization）：- 分词是将连续的文本序列划分为离散的单词或子词的过程。
自然语言处理的工作原理
自然语言处理的工作原理自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域中一项重要的技术，旨在让计算机能够与人类自然语言进行交互和理解。
NLP 的工作原理涉及词法分析、句法分析、语义理解等多个步骤，本文将逐一介绍这些步骤及其工作原理。
一、词法分析词法分析是 NLP 的第一步骤，其目的是将自然语言文本切分为若干个有意义的词语或标记。
这可以通过利用词典和语法规则进行分词和词性标注来实现。
在词法分析中，常用的算法包括最大匹配法、统计模型和机器学习算法等。
二、句法分析句法分析是 NLP 的第二步骤，其任务是分析和理解自然语言中的句子结构和句子成分之间的关系。
句法分析可以根据语法规则和上下文信息来确定句子中每个词的句法角色，如主语、谓语、宾语等。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、概率模型和神经网络模型等。
三、语义理解语义理解是 NLP 的第三步骤，其目标是理解自然语言表达的实际含义。
语义理解可以通过词汇语义分析、句法语义分析和语义角色标注等技术来实现。
这些技术可以根据上下文信息和语言的语义规则，推断出句子的语义信息，使计算机能够准确理解人类的意图和需求。
四、语言生成语言生成是 NLP 的一个重要领域，其任务是根据计算机的模型和知识，生成自然语言的表达。
语言生成可以通过规则系统、统计模型和深度学习等方法来实现。
在语言生成中，可以根据输入数据和上下文信息，生成有逻辑性的自然语言响应，使计算机能够与人类进行自然的对话。
五、文本分类与情感分析文本分类和情感分析是 NLP 中的两个重要任务。
文本分类的目标是将文本按照其语义或主题进行分类，常见的方法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。
情感分析的目标是分析文本中的情感倾向，常用的方法包括基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析。
六、问答系统与对话系统问答系统和对话系统是 NLP 的两个重要应用领域。
问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题，常见的方法包括基于模式匹配的规则系统和基于学习的方法。
第9章 句法分析-1
9.2 短语结构分析
英语中的结构歧义随介词短语组合个数的增加 而不断加深的，这个组合个数我们称之为开塔兰
数(Catalan number，记作CN)。 如果句子中存在这样 n (n为自然数)个介词短 语，CN可由下式获得 [Samuelsson, 2000]：
2n 1 CN n n1
数据结构
线图(Chart)：保存分析过程中已经建立的成分(包 括终结符和非终结符)、位置(包括起点和终点)。通 常以 n×n 的数组表示(n 为句子包含的词数)。 代理表(待处理表)(Agenda)：记录刚刚得到的一些 重写规则所代表的成分，这些重写规则的右端符号 串与输入词性串(或短语标志串)中的一 段完全匹配， 通常以栈或线性队列表示。 活动边集(ActiveArc)：记录那些右端符号串与输入 串的某一段相匹配，但还未完全匹配的重写规则， 通常以数组或列表存储。
－ Top-down: Depth-first/ Breadth-first
－ Bottom-up
宗成庆：《自然语言理解》讲义，第 9 章 11/136
9.2 短语结构分析
基于 PCFG 的分析方法
PCFG: Probabilistic Context-Free Grammar (有时也写作 Stochastic CFG, SCFG) 其他统计模型
Det 1 N
ActiveArc
Chart
Acts
NP Det ◦ N (1,2) Det (1, 2)
NP Det N ◦ (1,3) N (2, 3) S NP◦ VP(1, 3) NP(1, 3)
11 VP V ◦ NP(3, 4) 12 V (3, 4) V Det N Prep …… Det
自然语言理解
例
名词短语1
动词短语
名词短语2
动词被动语态
介词短语
冠词
名词
动词
名词短语2 专用名词
专用名词 助动词 动词的过去分词 介词
名词短语1
冠词 Jack is
名词 professor
The professor trains
Jack
trained
by
the
自顶向下的分析方法
句法分析
语义分析
语用分析
词法分析
• 词法分析 主要任务是要找出词汇的各个词素，从中获得语言学信息 ，并确定单词的词义。以英语为例，其词法分析的基本算法如下：
repeat look for word in dictionary if not found then modify the word
until word is found or no further modification possible
• 语言虽然表示成一连串的文字符号或者一串声音 流，但其内部事实上是一个层次化的结构，从语 言的构成中就可以清楚的看到这种层次性。 • 用文字表达的句子： 词素 词或词形 词组或句子
• 用声音表达的句子： 音素 音节 音词 音句
语音分析 词法分析 五 个 层 次 ：
在有声语言中，最小可独立的 声音单元是音素，音素是一个 或一组音，它可与其他音素相 区别。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。
例 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：
语句 句子 名词短语 冠词 名词 动词短语 动词 终标符
数据库中的自然语言理解与语义分析
数据库中的自然语言理解与语义分析自然语言理解(Natural Language Understanding)和语义分析(Semantic Analysis)是数据库技术中的重要概念。
它们旨在使计算机能够更好地理解和解释自然语言的意义，从而提高数据库的查询效率和数据处理能力。
本文将详细介绍数据库中的自然语言理解和语义分析的原理和应用。
1. 自然语言理解的原理自然语言理解是指将自然语言转化为计算机可理解的形式的过程。
在数据库中，自然语言理解的目标是将用户的自然语言查询转化为计算机可以执行的查询语句。
自然语言理解的原理主要包括以下几个方面：词法分析：对自然语言进行分词和词性标注，将句子切分为一个个词语，并为每个词语确定其在句子中的词性，如名词、动词等。
句法分析：建立语法树或依存关系图，确定句子中各个词语之间的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
这一步骤可以帮助计算机理解句子的语法结构。
语义分析：确定句子中的语义角色和语义关系，如实体识别和词义消歧。
通过识别句子中的实体，确定句子的含义和操作目标。
逻辑表示：将句子转化为逻辑形式，如谓词逻辑或标准查询语法。
这一步骤将自然语言查询转化为计算机可以理解的查询语句。
2. 语义分析的原理语义分析是在自然语言理解的基础上进一步对语句的意义进行分析和理解。
在数据库中，语义分析的目标是将用户的查询语句转化为数据库中的查询操作。
语义分析的过程主要包括以下几个方面：语义消歧：根据上下文信息和词义选择规则，确定单词的实际含义。
这一步骤可以帮助计算机理解句子中词语的歧义，并选取最符合上下文语义的含义。
逻辑形式转换：根据数据库的内部规则和语义要求，将自然语言查询语句转化为逻辑形式的查询语句。
这一步骤可以准确映射用户的意图和查询操作。
查询优化：对逻辑查询语句进行优化，提高数据库查询效率和性能。
通过选择合适的查询计划，减少查询的时间和资源消耗。
3. 自然语言理解与语义分析的应用自然语言理解和语义分析在数据库领域具有广泛的应用。
一个简单自然语言句法分析算法及实现
图 １ 系统结构框图
“ 刚今 天有 什 么课 ？ ， 李 ” 切分 后 为 ：李 刚” “ 天 ” “ ” “ 么” “ ” “ ” 此 时 的数组 为 ： “ 、今 、有 、什 、课 、 ？ ， （ ）句 法分 析 。本 系统 设计 了一 个完 全 问句模 型 ， 结构 如 下 ： ３ 其
维普资讯
第１ ９卷 第 ２期
Ｖｏ ． ９ １ １ Ｎｏ． ２
渝州大 学学报（ 自然 科 学 版 ）
ＪＬｒＮ （ Ｒ ＡＬＯ ＦｙＬ ｔ Ｕ ＵＮＩ Ｒ Ｉ Ｎａ． ｃｅ ． ｄｔ ） ｒ－ ＺＬ ＶＥ ＳＴＹ（ ｔＳ ｉｎ Ｅ ｉ．
２０ ０ ２年 ６月
口 ’句 可 减 弱 语 义 分 析 以 减 小 开 销 。 基 于 这 一 思 想 ， 出 了一 种 句 法 剖 析 方 法 。 ］ 给
关键 词 ： 询 系统 ； 查 句型 ； 义 分 析 ； 法剖析 语 句 中图分 类 号 ：Ｐ ３ １２ ＂ ０ ． Ｉ 文 献 标识 码 ： Ｂ
课表 管 理是 学 校 教 务工 作 的一 部 分 ， 用 计 算 机 对 课 表 查 询 以 期 了解 教 学 安 排 是 很 常 见 的方 式 ， 利 以 形式 语 言作 为 人机 接 Ｖ ， 合计 算 机 的 高速 海 量 的物 理 特 性 而 开 发 的 查 询 系 统 是 能 满 足 用 户 的要 求 的。 Ｉ结 但 基 于 人工语 言 的查询 系统 的 使用 既 不 自然 ， 限制 用 户 的 查询 方 式 。 人 与机 器 最 自然 的交 流 莫 过 于 用 又 自然语 言 。 用 户用 自然语 言 与机 器 对 话 ， 去 掉 了人 工 语 言 界 面 加 重 用 户 的 额 外 的 学 习 负担 ， 能 给 出 既 又 简 单 自然 、 易于 理 解 的结 果 。
ch6_自然语言理解
概述——自然语言理解的发展
四个时期： 60年代以关键词匹配为主流的早期 70年代以句法-语义分析为主流的中期 80年代开始的基于知识的新一代自然语言处理 系统 目前，新提出的基于大规模语料库的自然语言 处理思想正在蓬勃发展。 发展迅速的原因：
传统语言学缺乏有利的研究工具 社会发展的需求
概述——语言的构成
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。
概述——语言构成
语言的基本单位是词 词素是构成词的最小的有意义的单位。 词汇又可分为词和熟语。 词汇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。 熟语就是一些词的固定组合，如汉语中的成语。 词由词素构成，词素是构成词的最小的有意义 的单位。 “教师”是由“教”和“师”这两 个词素所构成的。
句法：包括词组构造法和造句法。
概述——语言构成
语言是音义结合的，每个词汇有其语音形 式。 音素是指一个发音动作所构成的最小的语 音单位。 一个词的发音由一个或多个音节组合而成。 音节又由音素构成。 音素分为元音音素和辅音音素。
概述——自然语言理解
自然语言理解就是如何让计算机能正确处理人类语言， 并据此作出人们期待的各种正确响应。 从微观上讲，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。 从宏观上看，语言理解是指机器能够执行人类所期望的 某些语言功能。
概述——自然语言理解的基本模型
词法分析
句词法分析是找出词汇的各个词素，从中获得语言学信 息。 如：work works worked working worker workings workable workability等，只放词根work。 词法分析算法：
《自然语言理解算法》论文
写一篇《自然语言理解算法》论文
自然语言理解算法是一种计算机科学的分支，它的目的在于让计算机能够理解自然语言的内涵，并进行智能处理。
自然语言理解算法可以帮助人和计算机之间进行对话，即通过自然语言理解和处理来模拟人类的智力，进而提升聊天机器人的有效性和智能性。
这里将深入分析下自然语言理解算法的概念、优点及应用领域，为研究者提供一个更深入的概念理解。
首先，自然语言理解算法是一种模仿人类智能的机器学习方法，它通过学习特定的语料库设计出模型，可以帮助机器理解人说的话，从而进行有效的智能处理。
它由句法分析、文本挖掘和信息抽取组成，可以分析提取话语中的关键信息，并能够基于它进行语义推理，从而更好地理解人类自然语言。
其次，自然语言理解算法具备众多优点，首先，它能够帮助计算机理解人类自然语言，也就是说，它会自动学习理解人说的话，以此来进行智能处理，可以以自然的方式与人类进行交流。
此外，它还可以使计算机更好地推理语义，分析出比定义更加丰富的语义信息，进而更加完善的完成智能处理任务。
最后，自然语言理解算法已在多个领域应用，如机器翻译、聊天机器人等，特别是在聊天机器人方面，它可以帮助机器阅读文本内容，理解并返回正确的内容，从而使人和机器之间的沟通更加自然、有效和便捷。
总结而言，自然语言理解算法是一种模仿人类智能的机器学习技术，它可以帮助计算机理解自然语言，具备众多优点，并且
已经在多个领域得到了成功应用，所以未来可能会成为一种普遍应用的技术。
自然语言理解句法分析语义计算及篇章理解-苏州大学计算机科学
本讲座将从学科基础基础研究应用研究等多方面介绍自然语言本讲座将从学科基础基础研究应用研究等多方面介绍自然语言处理重点探索篇章级分析从而使相关学生和年轻老师对之有一处理重点探索篇章级分析从而使相关学生和年轻老师对之有一个比较全面的了解个比较全面的了解
自然语言理处理：学科基础、基础研究、应用研究
周国栋
苏州大学计算机学院 教授博导
1997年12月毕业于新加坡国立大学获得博士学位；1998年1月至1999年3月在 新加坡国立大学从事博士后研究；1999年4月-2006年8月在新加坡资讯通信研 究院分别担任副研究员、研究员和副主任研究员；2006年8月底加入苏州大学 担任教授博导，组建自然语言处理实验室。研究方向：自然语言理解、信息 抽取、机器学习等。 近5年来发表国际著名SCI期刊论文20多篇和国际顶级会议ACL/EMNLP/COLING /IJCAI/AAAI/SIGIR/CIKM论文80多篇，主持NSFC项目4个(包括重点项目1个)， 获得教育部科技进步二等奖1项。曾担任国际自然语言理解领域顶级SCI期刊 Computational Linguistics编委，目前担任ACM TALIP副主编、《软件学报》 责任编委、CCF中文信息技术专委会副主任委员、苏州大学校学术委员会委员、 NSFC专家评审组成员。
内容摘要
自然语言处理主要探讨如何处理与运用自然语言，是人工智能的重 要组成部分，属于计算机学科的前沿方向，同时也是《国家中长期 科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》信息科学重点建设的学 科领域。自然语言一直在社会、经济和国家安全等领域中扮演着重 要角色。但是迄今为止，计算机的自然语言理解能力远逊于人类， 远远不能满足当今信息化社会对自然语言的处理与运用需求。因此， 为计算机理解自然语言探索新的分析方法和构建新的计算模型，从 而大幅度提高计算机对自然语言的理解能力和处理效率，不仅可以 有力推动信息科学的快速发展，而且能够为国民经济和社会发展做 出重大贡献。 本讲座将从学科基础、基础研究、应用研究等多方面介绍自然语言 处理，重点探索篇章级分析，从而使相关学生和年轻老师对之有一 个比较全面的了解。 时间：10月日下午2：00 地点：理工楼103
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Bottom-up
m
一
q 张
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
m
一
q 张
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
NP q 张
m
一
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
NP q 张
NP n 票
m
一
n
火车
Bottom-up
NP MP NP q 张 NP n 票
m
一
n
火车
Bottom-up
NP NP MP NP q 张 NP n 票
m
一
n
火车
带回溯的LR
组成部分
Shift-Reduce-Goto 表 分析栈 输入队列 引入备份状态，解决移进规约冲突
LR 分析表的构造
0 S’ .NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
1 MP m. q
过程
The Shift-reduce Table and the parsing process
status 0 1 2 3 4 5 6 7 r4 s1 s1 s1 r2 s1 r1 r3 r2 r1 r3 m s1 s2 r4 r4 s7 s7 s7 r2 s7 r1 r3 acc r2 r1 r3 r4 5 6 6 6 3 3 3 3 q n s7 $ NP 4 MP 3
句法分析算法
上海交通大学 陈玉泉
内容提要
概述 带回溯的LR 分析法 CYK Earley Chart Parsing
概述
程序设计语言分析算法
递归下降 LL LR
特点
高效 排歧策略简单
First集 Follow集 算符优先级
自然语言文法的特点
歧义
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP n 票
(4) (1)
NP n 火车
NP NP NP
一
Bottom-up
自底向上的方法也叫基于归约的方法。 这种方法是先逐步吃进待分析字符串，把它们 从局部到整体层层归约为可能的成分。 如果整个待分析字符串被归约为开始符号S， 那么分析成功。 如果在某个局部证明不可能有任何从这里把整 个待分析字符串归约为句子的方案，那么就需 要回溯。 如果经过回溯始终无法将待分析字符串归约为 S，那么分析失败。
(1) NP NP NP (2) NP MP NP
(3) NP n
(4) MP m q
Stack
Input Queue
Backup Status
$ 0 acc m 14 MP NP 3qNP n NP n 27 7 6 5 NP n 76
m$ q n $ n q$ n n$ n$
( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
期望分析结果
Top-down
自顶向下的方法又称为基于预测的方法。 这种方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然 后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。 如果预期得到了证明，就说明待分析的字符串可以被 分析为所预期的句法结构。 如果某一个环节上预期出了差错，那就要用另外的预 期来替换（即回溯）。 如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字 符串所“反驳”，那就说明待分析的字符串不可能是 一个合法的句子，分析失败。
Top-down
NP MP NP NP MP NP (2)
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q (4)
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP
(4) (1)
NP
NP NP NP
过程（cont.）
$0 $0m1 $0m1q2 mqnn$ qnn$ nn$
$ 0 MP 3
$ 0 MP 3 n 7 $ 0 MP 3 NP 5
nn$
n$ n$
$ 0 MP 3 NP 5 n 7 $ 0 MP 3 NP 5 NP 6 $ 0 MP 3 NP 5
$ $ $
$ 0 NP 4 $ 0 NP 4 n 7 $ 0 NP 4 NP 6
3 NP MP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
4 S’ NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
2 MP m q.
6 NP NP NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
7 NP n.
5 NP MP NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
n$ $ $
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
算法分析
类似深度优先搜索
如果改变备份栈顺序，可以实现其它搜索策 略。（agenda）
自底向上 复杂度为指数
思考：有没有办法变成多项式？（GLR）
CYK
组成部分
一张二维表，存储中间结果
从小的成分，逐渐计算到大的成分
高效
一些算法
自顶向下 自底向上 带回溯的LR 分析法 CYK Earley Chart Parsing
使用的例子
输入：
一/m 张/q 火车/n 票/n
NP NP NP NP MP NP NP n MP m q (1) (2) (3) (4)
文法：
前提条件
文法符合chomsky范式
文法只有两种形式： A B C 其中，A,B,C都为非终结符 A a 其中，a为终结符
算法数据结构
一个二维矩阵：{ M(i , j) }
歧义最大数量： 真歧义和伪歧义
咬死猎人的狗（v n 的 n） 建设公路的需要 （v n 的 n） 他和我的爸爸（r 和 r 的 n） 他和他的爸爸（r 和 r 的 n）
算法应该……
容纳歧义
允许二义文法 任何可能结果都应计算到 在多项式时间内得到结果 具备排序机制，启发式搜索策略