第一章 自然语言处理概论
自然语言处理基础入门教程
自然语言处理基础入门教程第一章：自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。
NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。
第二章：文本预处理在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。
文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。
其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。
第三章：词向量表示为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。
词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。
其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。
第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。
文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。
第五章：命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。
常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。
自然语言处理技术的基础知识
自然语言处理技术的基础知识第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指用计算机技术对人类语言进行处理和分析，帮助计算机理解和生成自然语言。
NLP技术已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、情感分析、语音识别等领域。
本文将介绍NLP技术的基础知识。
第二章：词法分析在自然语言处理中，词（word）是最基本的单元，因此需要进行词法分析（Lexical Analysis），将文本划分为一个一个的词。
其中，最基础的技术是分词（Segmentation），即将一段文本分割成一个个单独的词语。
分词技术的难点在于中文没有明确的单词边界，需要利用统计方法或规则进行词语的切分。
第三章：语法分析语法分析（Parsing）是指将句子映射到语法结构的过程，通常使用上下文无关文法（Context-Free Grammar）进行描述。
常用的语法分析方法包括自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）两种。
自顶向下方法从句子的起始符号开始，通过一系列的推导过程构建整个句子的语法结构；自底向上方法则是由句子的终结符号出发，逐步向上推导出语法树。
语法分析技术的应用包括句法树分析、语法错误检查等。
第四章：语义分析语义分析（Semantic Analysis）是将文本从表面意思转化为实际含义的过程，也叫做理解过程。
常用的语义分析方法包括模板匹配（Template Matching）、机器学习（Machine Learning）和知识图谱（Knowledge Graph）等。
模板匹配方法需要人工指定模板和匹配规则，应用范围有限；机器学习方法适用于大规模数据训练，但缺乏语言知识的积累；知识图谱方法则基于结构化的语言知识，可以进行推理和问答等操作。
在NLP应用中，语义分析技术的重要性不言而喻。
第五章：情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是指对文本情绪进行分析和识别的过程，为NLP应用领域中的重要研究方向之一。
自然语言处理课件 chap_01
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。
01第一章 自然语言处理概论
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
“一只美丽的小花猫” 要求同学们勇于创新
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术中心 哈工大-雅虎中国联合实验室 哈工大 雅虎中国联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2007年秋季 年秋季 Copyrights @ 2007. 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中心 哈工大-雅虎中国联合实验室 哈工大 雅虎中国联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2007年秋季 年秋季 Copyrights @ 2007. HIT. All Rights Reserved
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
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术中心 哈工大-雅虎中国联合实验室 哈工大 雅虎中国联合实验室
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2007年秋季 年秋季 Copyrights @ 2007. HIT. All Rights Reserved
自然语言处理中的歧义问题
在自然语言处理的各个阶段广泛大量地 存在着形形色色的歧义问题，这是自然 语言与人工语言的根本差别之一，也是 自然语言处理的难点所在
《自然语言处理》课件
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 第一章
• 1955年，第一个演示系统在 IBM & Georgetown 开发，包含250 个词 和 6 条句法规则,实现 Russia — English；
29
情感及观点分析
• 为什么要对文本进行情感分析？
– 文本是人写的，必然带有人的感情和观点 – 大量应用需要情感与观点分析：
• 评论性文本：商品评论，服务质量，影评 • 带政治色彩的评论：敌对势力的攻击，法轮功的攻击
• 情感与观点分析要做什么？
– 观点是什么？带有怎样的情感色彩（正面/负面）？ – 谁发表的观点或表达的情感？ – 针对的问题及对象是什么？ – 以上都需要通过文本分析提炼
自然语言处理课程讲义
第一章 绪论
王峰 华东师大计算机系
自然语言处理
Natural Language Processing
• 参考教材
– 俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书 馆。
– 宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 – Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language
– 应用：排版、印刷、书籍编撰等。
25
• 语音识别
– 将输入语音信号自动转换成书面文字 – 应用：文字录入、人机通讯、语音翻译等 – 困难：大量存在的同音词、近音词、口音等
• 文语转换/语音合成
– 将书面文本自动转换成对应的语音 – 应用：朗读系统、人机语音接口等
第1章 自然语言处理简介
• • • • • • •
第五节 表示方法和理解的关系
人类的自然语言包含太多的歧义，但是由于人类有大量的知识， 这些歧义对人类并没有带来很大的影响，但不适合在计算机中使 用。为了表达意义，需要精确的表达语言，一种来自数学和逻辑 的形式语言。这种语言必须是精确和非歧义的，同时必须能够刻 画自然语言句子的直观结构，在自然语言处理中使用的表示方法 有几种： 1 句法的表示：表示句子的结构
用户： Man are alile. They’re always bugging us about something or other. Well, my boyfriend made me come here. He says I’m depressed much of the time. It’s ture, I am unhappy. I need some help; that much seems certain. Perhaps I could learn to get along with my mother. My mother takes care of me. My father. You are like my father in some பைடு நூலகம்ays.
what
2
?x
第三节 自然语言理解系统的评价
• 如何判断一个系统是否真的理解？图灵测试建议黑箱测试法。这 种办法只看系统的性能，而不关心它是如何工作的。此法对最终 的系统评价是合适的，但是对早期的系统（好与不好）却都说明 不了什么问题。 • 另一种是玻璃箱测试法，它要了解系统个部分是如何工作的，并 加以分别测试。但此法也有问题，因为要对系统需要有么样的子 部分及其功能取得一致意见并不容易。 • 尽管评价一个系统很困难，但十分重要。MIT1960年代开发的 ELIZA就是著名的反例，它模仿一种精神病医生，给人深刻的印 象。下面是这个程序人机对话片段：
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
自然语言处理导论 教学大纲及教案
自然语言处理导论教学大纲及教案一、课程简介本课程旨在介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的基本概念、原理和技术，帮助学生了解和掌握NLP领域的最新进展和应用。
本课程将结合理论与实践，培养学生对NLP问题的分析和解决能力。
二、教学目标1. 了解自然语言处理的定义和研究范围；2. 掌握自然语言处理的常见任务和技术方法；3. 熟悉自然语言处理的应用领域和发展趋势；4. 培养学生的编程能力和实验设计能力。
三、教学内容第一章：自然语言处理概述- 自然语言处理的定义和基本任务- 自然语言处理的历史发展和应用场景- 自然语言处理的挑战和研究方法第二章：文本预处理与文本表示- 文本预处理的基本任务和技术方法- 词袋模型和TF-IDF模型- 词向量和文本向量表示方法第三章：中文分词与词性标注- 中文分词的基本任务和技术方法- 中文分词的评价指标和应用场景- 词性标注的概念和算法第四章：文本分类和情感分析- 文本分类的基本原理和方法- 情感分析的定义和应用领域- 基于机器研究和深度研究的文本分类方法第五章：信息抽取和命名实体识别- 信息抽取的任务和方法- 命名实体识别的定义和应用场景- 基于统计和规则的信息抽取方法第六章：问答系统和对话系统- 问答系统的基本原理和构成要素- 对话系统的定义和挑战- 基于知识库和神经网络的问答系统设计方法四、教学方法- 授课方式：理论讲解和案例分析相结合- 实践环节：编程实践和小组项目设计- 学生评价：作业和实验报告五、教学评估- 平时成绩：出勤、课堂参与和作业完成情况- 期中考试：理论知识的考核- 期末项目：结合课程内容进行实际应用设计六、参考教材1. 《自然语言处理综论》曹晨阳，机械工业出版社2. 《自然语言处理入门》 Jacob Eisenstein，清华大学出版社3. 《Python自然语言处理》皮耶罗-莫迪亚尼，机械工业出版社以上为《自然语言处理导论》的教学大纲及教案，仅供参考。
自然语言处理教学课件1
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
第一讲统计自然语言处理概论2
• 知识处理
– 功能： • 对于已进入电子世界中的语言信息进行加工处理获得知识 – 主要研究内容 • 媒体的加工和管理、语言信息处理 – 知识处理的时代已经到来！
机器能够理解人的语言吗？ 机器能够理解人的语言吗？
很难，但是没有证据表明不行 什么是“理解 理解” 理解
– 结构主义：机器的理解机制与人相同
• 短语转换
小姐史密斯放两书在上面这餐桌 史密斯小姐放两书在这餐桌上面
• 生成– 模拟人类写作的过程，生成符合逻辑的连 贯的文本
– 史密斯小姐放两书在这餐桌上面 – 史密斯小姐（把）两（本）书放在这 （张）餐桌上面
• 最终翻译结果
– 英文：Miss Smith put two books on this dining table. – 中文：史密斯小姐把两本书放在这张餐桌上面
统计自然语言处理 与信息检索
孙越恒 天津大学网络智能信息计算研究所
E-mail: yhs@
目录
一、 概述--NLP的概念、历史与现状 二、 NLP的研究内容 三、 NLP研究的困难 四、 NLP方法论之争 五、 统计方法示例 六、 本课的主要内容 七、 抛砖引玉
一、 NLP的概念 的概念
3. 基础研究 （1）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。词法分析是 很多中文信息处理任务的必要步骤。 • 自动分词（中文分词 中文分词） 中文分词 • 词性标注 • 短语识别
• 分词：中文词与词之间没有明显的分隔符，使得计 分词：
算机对于词的准确识别变得非常困难。因此，分词 就成了中文处理中所要解决的最基本的问题，分词 的性能对后续的语言处理如机器翻译、信息检索等 有着至关重要的影响。随着对中文处理关注程度的 增加，国际计算语言联合会 (ACL) 下设的汉语特别 兴趣 (SIGHAN) 研究组每年举办国际汉语分词评测 大赛。
第一章：概论_733008792
14
• 闭环多级反馈纠错语音识别理解模型 • 闭环信息反馈语音识别理解的实现 • 面向对象的多媒体信息识别 • 7.5 语音合成与自然语言生成 • 语音合成概况 • 自然语言生成 • 7.6 对话系统的发展状况与研究方法 • 对话系统的研究概况 • 各种方法分类 • 7.7 对话系统中的句法分析 • 基于规则的句法分析理论 • 文法规则 • Tomita算法
国际互联网上有关自然语言处理的几个 专业网站可以参看如下网址： 1. 是计算语言学学会的主 页，其中/u/db/acl/提供 有关自然语言处理资源在互联网上的搜索服 务，以方便人们找到相关网页。 2. /archive/cs/提供自然语言处 理及相关领域电子版学术论文。 3. /是语言数据协会 (The Linguistic Data Consortium，LDC)的主 页。
20
在七十年代，出现了一些有名的自然语 言处理系统，标志着自然语言处理进入了一 个新阶段。 八十年代，各种新的语法体系应运而生。 如广义短语结构语法(GPSG)；词汇功能语法 (LFG)；功能合一语法(FUG)等。由于新的 语法体系运用了复杂特征集与功能合一技术， 使得自然语言处理能力较以前采用单一标记 的处理大大增强。 而近几年来在国际范围内掀起了语料库 语言学(Corpus Linguistics)的研究热潮。为自 然语言处理的研究提供了新思路。
17
第一章：概论
1.1 自然语言处理研究的意义、历史与现状 1.1.1 自然语言处理研究的意义 自然语言处理(Natural Language Processing ，NLP)，是研究如何利用计算机来理解和生成 自然语言的，即把计算机作为语言研究的工具 ，在计算机技术的支持下对语言信息进行定量 化的研究，又被称为自然语言理解(Natural Language Understanding，NLU)或计算语言学 (Computational Linguistics)。
第一章 自然语言处理概论ppt课件
--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
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。)
自然语言处理基础课程大纲
自然语言处理基础课程大纲第一章：课程介绍1.1 课程背景和目标1.1.1 自然语言处理的定义和重要性1.1.2 课程目标和学习要求1.2 课程内容和结构概述1.2.1 基础概念和技术1.2.2 自然语言处理的应用领域1.2.3 实践项目和案例分析第二章：基础概念和技术2.1 自然语言和计算机语言2.1.1 自然语言的特点和结构2.1.2 计算机语言的表示和处理2.2 语言模型和文本预处理2.2.1 n-gram语言模型2.2.2 文本清洗和分词技术2.3 词向量表示和语义相似度2.3.1 词嵌入模型和Word2Vec2.3.2 语义相似度的计算方法第三章：核心技术和算法3.1 信息抽取和文本分类3.1.1 实体识别和关系抽取3.1.2 文本分类的方法和模型3.2 机器翻译和问答系统3.2.1 统计机器翻译和神经机器翻译 3.2.2 技术原理和实战案例3.3 情感分析和文本生成3.3.1 情感分析的方法和应用3.3.2 文本生成的模型和技术第四章：自然语言处理的应用领域4.1 信息检索和推荐系统4.1.1 基于关键词的检索和排序方法 4.1.2 推荐系统的技术和算法4.2 舆情分析和社交媒体挖掘4.2.1 社交媒体数据的特点和处理方法4.2.2 舆情分析的实践应用4.3 语音识别和语音合成4.3.1 语音识别的技术和模型4.3.2 文本转语音的合成方法第五章：实践项目和案例分析5.1 实践项目的设计和实施5.1.1 选题和数据准备5.1.2 项目流程和评估指标5.2 自然语言处理的成功案例5.2.1 Siri和Google翻译等商业应用5.2.2 AlphaGo和智能客服等技术突破结语通过本课程的学习，学生将掌握自然语言处理的基础概念、核心技术和应用领域，并能够进行实践项目和案例分析。
课程的综合设计将帮助学生深入理解自然语言处理的原理和实际应用，为未来的研究和职业发展奠定坚实基础。
探索自然语言处理和文本挖掘的基础概念和技术
探索自然语言处理和文本挖掘的基础概念和技术自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本挖掘（Text Mining）是当下人工智能领域中备受关注的两个重要研究方向。
本文将围绕这两个主题展开讨论，探索它们的基础概念和技术。
第一章：自然语言处理基础概念自然语言处理是指计算机与人类自然语言进行交互和理解的科学与技术。
首先，我们需要了解自然语言的基本要素，包括词汇、句法和语义。
词汇是语言中最小的可独立使用和有意义的单位，而句法则是描述词汇如何组成句子的规则。
语义则是指句子的意义和表达的含义。
自然语言处理的关键挑战是如何将人类语言转化为计算机可以理解和处理的形式。
第二章：自然语言处理中的技术和方法自然语言处理的技术和方法包括词法分析、句法分析、语义分析、语言生成等。
词法分析是首要任务，它将输入的自然语言文本转化为一系列词汇单元。
句法分析则研究如何确定词汇单元之间的依存关系，以及如何组成合乎语法规则的句子。
语义分析则关注词语和句子的意义，包括词义消歧、上下文理解等。
而语言生成则是将计算机生成的语言转化为可读懂的文本。
第三章：文本挖掘基础概念文本挖掘是指从大规模文本数据中提取知识和信息的一项技术。
在文本挖掘任务中，文本数据被看作是一种结构化的信息源。
文本挖掘可以分为文本分类、文本聚类、情感分析、实体识别等多个子任务。
文本分类是指将文本数据分成不同的预定义类别，聚类则是将文本数据分为不同的簇。
情感分析则是判断文本中的情感态度，而实体识别则是从文本中识别出具体的实体名词。
第四章：文本挖掘技术和方法文本挖掘的技术和方法包括特征选择、特征提取、模型训练等。
特征选择是指从文本数据中选择最具代表性和区分性的特征，以提高分类或聚类的效果。
特征提取则是将原始文本数据转化为机器可以处理的格式，比如向量表示。
模型训练则是应用机器学习等方法对文本数据进行建模和预测。
第五章：自然语言处理与文本挖掘的结合应用自然语言处理和文本挖掘的结合应用广泛，包括智能搜索、机器翻译、信息抽取、舆情监测等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
1、开场白
欢迎大家加入可能是世界上人 数最多的自然语言处理团队！
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014HIT. All Rights Reserved
哈尔滨工业大学计算机学院的 自然语言处理团队
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
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 “一只美丽的小花猫” 要求同学们勇于创新
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
几个时间段（续）
自然语言处理是一个“AI complete‖问题 自然语言与（分子）生物学有着深刻的渊 源 生物学中有着至少500年也解决不完的有 趣问题 —Donald E. Knuth
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
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 当恋爱中的女孩对男友说这句话时，则是女孩 在男友面前撒娇的一种表现 ……
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
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
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
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
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
自然语言处理中的歧义问题 （续）
词法分析歧义
分词
严守一把手机关了
严守/ 一把手/ 机关/ 了 严守一/ 把/ 手机/ 关/ 了
1992年开始进入自然语言处理领域 主要工程项目
微软拼音输入法 BOPOMOFO汉字输入系统 Weniwen搜索引擎 关于相似的研究-提出系统相似度测度理论
主要科学贡献
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
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
人人交际中的语言问题
例如语言不通的问题，促进了机器翻译这一语 言处理中最重要的应用之一的发展 例如语言文字的输入输出问题，促进了智能化 人机接口技术的研究
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
-列夫.托尔斯泰
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
本人印象深刻的至理名言
The grand aim of all science is to cover the greatest number of empirical facts by logical deduction from the smallest number of hypotheses or axioms -爱因斯坦
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
2、自然语言处理概论
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014. HIT. All Rights Reserved
独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
本人印象深刻的至理名言
取法其上，仅得其中；取法其中，仅得 其下；取法其众，得其上。
-中国古代思想家
Every important idea is simple
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
---Bill Manaris, 1999
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014. HIT. All Rights Reserved
解题
本学科的主题与背景：“自然语言处理 可以定义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。”
什么是自然语言处理
定义1：自然语言处理可以定义为研究 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。
主要研究室
语言技术研究中心 社会计算与信息检索研究中心 智能接口与人机交互研究中心 ……
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
个人简介
关毅
几个时间段（续）
六十多年
自然语言处理技术起源于人们对机器翻译 技术的研究，从1946年算起至今，已有60 多年的历史了 “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。”
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
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 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（续）
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
两件宝贝
Mindjet MindManager Endnote/Mendeley/NoteExpress
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 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
教材
Christopher Manning and Hinrich Schutze: Foundations of Statistical Language Processing, MIT press, 1999（有中译本，译者 苑春法 等） 自然语言处理综论 Daniel Jurafsky &James H. Martin著 冯志伟 孙乐 译 王晓龙、关毅 《计算机自然语言处理》 清华大学出版社 2005年
哈尔滨工业大学计算机学院语言技术研究中心
研究生专业必修课 自然语言处理 , 2014年秋季 Copyrights @ 2014 HIT. All Rights Reserved
自然语言处理中的歧义问题
在自然语言处理的各个阶段广泛大量地 存在着形形色色的歧义问题，这是自然 语言与人工语言的根本差别之一，也是 自然语言处理的难点所在