自然语言处理ppt课件
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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》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.pptx
含在语料库中的知识，学习到的知识体现为一系列模型参 数。 基于学习到的参数和相应的模型进行语言信息处理。
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)精选版演示课件.ppt
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第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
词汇关系与语义网络
词汇关系
指词汇之间的语义关系， 如上下位关系、同义关系 、反义关系等。
语义网络
一种表达词汇之间复杂语 义关系的网络结构，有助 于理解词汇的深层含义和 语境。
常用方法
基于知识图谱的方法、基 于深度学习的方法、基于 语料库的方法等。
3
基于神经网络的机器翻译
使用深度学习技术，构建神经网络模型实现端到 端的翻译。
文本生成技术及应用
文本生成技术
包括基于模板、基于规则、基于统计 和基于深度学习的方法。
应用领域
自动摘要、对话系统、智能写作、自 动问答等。
多模态自然语言处理
多模态数据
包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
多模态自然语言处理技术
上下文感知
利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如，通过考虑句子或段落中的其 他词语和语境信息，可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。
情感分析与观点挖掘
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、 新闻报道等各种文本数据。
第三章自然语言的处理共152张 PPT
• 自然语言处理概述 • 词汇处理 • 句法分析 • 语义理解 • 信息抽取与知识图谱 • 机器翻译与文本生成 • 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
01
自然语言处理（NLP）是人工智 能领域的一个分支，旨在让计算 机理解和生成人类语言。
深度学习阶段
采用深度神经网络模型进行自然语 言处理，如循环神经网络、卷积神 经网络、Transformer等。
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。
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
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
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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
自然语言处理课件PPT课件
02
基于统计的方法
利用语料库中的词性标注信息进行统计学习，建立词性标注模型。常见
的统计模型包括HMM、CRF等，其中CRF在词性标注任务中表现较好。
03
深度学习方法
通过神经网络模型对分词结果进行词性标注，可以自动学习文本中的特
征，并取得较好的性能。常见的深度学习模型包括RNN、CNN等，其
中基于RNN的模型在词性标注任务中表现较好。
对社交媒体上的文本进行情感分析，了解公众对某一事件或话题 的情感倾向。
08
机器翻译与自动摘要
机器翻译原理及实现
机器翻译定义
机器翻译原理
机器翻译实现方法
利用计算机技术将一种自然语言 文本自动翻译成另一种自然语言 文本的过程。
基于语言学、计算机科学和人工 智能等领域的技术，通过对源语 言文本进行词法、句法、语义等 分析，生成目标语言文本。
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，实现语音 交互和语音合成。
02
基础知识与技术
语言学基础知识
词汇学
研究词汇的起源、发展、 变化和词汇的分类、构 成、意义等方面的知识。
句法学
研究句子中词语的排列 组合规律，以及句子成 分之间的关系和层次结
构。
语义学
研究语言符号与所指对 象之间的关系，以及语 言符号之间的意义联系
语言模型
了解基于统计和深度学习 的语言模型，如N-gram、 RNN、Transformer等， 以及语言模型在文本生成、 对话系统等领域的应用。
命名实体识别
熟悉命名实体识别的基本 概念和方法，包括基于规 则、统计和深度学习的方 法，以及命名实体识别在 信息抽取等领域的应用。
03
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
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。)
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8
自然语言处理
分词 词性标注
9
自然语言处理
命名实体识别; 名词，词性标注，命名实体类别
10
自然语言处理
命名实体识别; 筛选出文本中的地名 名词，词性标注，命名实体类别（地名）
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1
自然语言处理
1 jieba系统简介 "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件。 特点： 支持三种分词模式 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT授权协议 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）， 采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合； 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算；
sentences = LineSentence('wiki.zh.word.text')
model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('word_embedding_128')
自然语言处理
工具：jieba分词 流程： 1将所有文本进行数据清洗，（词性标注）筛选出所有名词，并保存文件 2 爬取数据，制作景点/酒店名词的用户字典 3 根据2的用户字典对1中的名词进行筛选（词性标注）筛选出所有景点/酒店名词，并保存文件 4 在对3中保存文件进行keyword排序（关键词抽取），并保存文件
# 加载模型
model = Word2Vec.load("word_embedding_128")
# 使用模型
items = model.most_similar(u'中国')
#得到与中国相似的词语(上下文语境相似)
model.similarity(u'学校', u'学生')
#得到 学校和学生 2个向量的相似度
怎么得到词向量：训练语料库，将每个词语训练成词向量。
总结： 语言的表示（词向量） Bags-of-word：维度高、过于稀疏、缺乏语义、模型简单 Word Embedding：维度低、更为稠密、包含语义、训练复杂
5
自然语言处理
实践
基于gensim包和中文维基语料
gensim，word2vec模型介绍：/gensim/models/word2vec.html
7
自然语言处理
加州大学洛杉矶分校UCLA在IN-N-OUT吃饱喝足后便开往很近的UCLA。我的点评：来到 LA，还是要来看看世界名校UCLA的。找到了学校里的visitor parking停车场停车。一个小 时USD3。不算贵。 7出来走不远就可以看到熊的雕塑和UCLA的一家很大的礼品店。此 外，我们还主要参观了UCLA的Student 对面的图书馆 （Chicano Studies Research Center Library）。Royce Hall还是挺漂亮的，图书馆也是学习 环境很好的地方。顺利降落JFK，回到纽约，行程顺利结束。洛杉矶。加州。
中文维基分词用的数据集（语料库）：链接 https:///s/1qXKIPp6 密码 kade
# 加载包
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec ຫໍສະໝຸດ mport LineSentence
# 训练模型
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自然语言处理
用Python做自然语言处理必知的八个工具 https:///article/1048041434?utm_campaign=share&utm_m edium=androidShare&utm_u=1030448961&utm_source=weixinMoment
应用： 文本机器翻译、文本摘要、情感分析；知识图谱、问答系统、聊天机器人
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自然语言处理
背景 ： 如何表示词语所包含的语义？怎么用词语表示文本，让机器读懂？ 向量空间模型（词袋模型）： 1 元素 词出现为0，不出现为1 2 元素为 出现次数 3 元素为 ti-idf数值 Word Embedding（词嵌入） 核心思想：此本无义，义由境生：语义相关的词语，具有相似的上下文环境， 例如， 苹果和梨子具有相似的上下文语境。
基于Viterbi算法的词性标注； 分别基于tfidf和textrank模型抽取关键词；
2
自然语言处理
2 jieba系统框架 jieba分词系统，主要实现三个模块： 1 分词 2 词性标注 3 关键词抽取 其中，分词有三种模式，默认是精确模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词；
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自然语言处理
概念 ： Natural Language Processing/Understanding，自然语言处理/理解 希望机器能像人一样去理解语言，理解以人类自然语言为载体的文本所包含的信息，并 完成一些特定任务。
处理文本： 中文分词、词性标注、命名实体识别
命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中的实体名词 三大类：实体类、时间类和数字类 七小类：人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比 关键词提取、关系抽取、信息抽取、依存分析、词嵌入
自然语言处理
分词 词性标注
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自然语言处理
命名实体识别; 名词，词性标注，命名实体类别
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自然语言处理
命名实体识别; 筛选出文本中的地名 名词，词性标注，命名实体类别（地名）
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自然语言处理
1 jieba系统简介 "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件。 特点： 支持三种分词模式 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT授权协议 涉及算法： 基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）， 采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合； 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算；
sentences = LineSentence('wiki.zh.word.text')
model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5, min_count=5, workers=4)
# 保存模型
model.save('word_embedding_128')
自然语言处理
工具：jieba分词 流程： 1将所有文本进行数据清洗，（词性标注）筛选出所有名词，并保存文件 2 爬取数据，制作景点/酒店名词的用户字典 3 根据2的用户字典对1中的名词进行筛选（词性标注）筛选出所有景点/酒店名词，并保存文件 4 在对3中保存文件进行keyword排序（关键词抽取），并保存文件
# 加载模型
model = Word2Vec.load("word_embedding_128")
# 使用模型
items = model.most_similar(u'中国')
#得到与中国相似的词语(上下文语境相似)
model.similarity(u'学校', u'学生')
#得到 学校和学生 2个向量的相似度
怎么得到词向量：训练语料库，将每个词语训练成词向量。
总结： 语言的表示（词向量） Bags-of-word：维度高、过于稀疏、缺乏语义、模型简单 Word Embedding：维度低、更为稠密、包含语义、训练复杂
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自然语言处理
实践
基于gensim包和中文维基语料
gensim，word2vec模型介绍：/gensim/models/word2vec.html
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自然语言处理
加州大学洛杉矶分校UCLA在IN-N-OUT吃饱喝足后便开往很近的UCLA。我的点评：来到 LA，还是要来看看世界名校UCLA的。找到了学校里的visitor parking停车场停车。一个小 时USD3。不算贵。 7出来走不远就可以看到熊的雕塑和UCLA的一家很大的礼品店。此 外，我们还主要参观了UCLA的Student 对面的图书馆 （Chicano Studies Research Center Library）。Royce Hall还是挺漂亮的，图书馆也是学习 环境很好的地方。顺利降落JFK，回到纽约，行程顺利结束。洛杉矶。加州。
中文维基分词用的数据集（语料库）：链接 https:///s/1qXKIPp6 密码 kade
# 加载包
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec ຫໍສະໝຸດ mport LineSentence
# 训练模型
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自然语言处理
用Python做自然语言处理必知的八个工具 https:///article/1048041434?utm_campaign=share&utm_m edium=androidShare&utm_u=1030448961&utm_source=weixinMoment
应用： 文本机器翻译、文本摘要、情感分析；知识图谱、问答系统、聊天机器人
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自然语言处理
背景 ： 如何表示词语所包含的语义？怎么用词语表示文本，让机器读懂？ 向量空间模型（词袋模型）： 1 元素 词出现为0，不出现为1 2 元素为 出现次数 3 元素为 ti-idf数值 Word Embedding（词嵌入） 核心思想：此本无义，义由境生：语义相关的词语，具有相似的上下文环境， 例如， 苹果和梨子具有相似的上下文语境。
基于Viterbi算法的词性标注； 分别基于tfidf和textrank模型抽取关键词；
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自然语言处理
2 jieba系统框架 jieba分词系统，主要实现三个模块： 1 分词 2 词性标注 3 关键词抽取 其中，分词有三种模式，默认是精确模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词；
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自然语言处理
概念 ： Natural Language Processing/Understanding，自然语言处理/理解 希望机器能像人一样去理解语言，理解以人类自然语言为载体的文本所包含的信息，并 完成一些特定任务。
处理文本： 中文分词、词性标注、命名实体识别
命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中的实体名词 三大类：实体类、时间类和数字类 七小类：人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比 关键词提取、关系抽取、信息抽取、依存分析、词嵌入