第八章-自然语言处理
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。
自然语言处理的逻辑与方法
自然语言处理的逻辑与方法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，其主要研究语言学和计算机科学的交叉领域。
它的任务是让计算机能够理解、处理、生成和高效地与人类语言交互。
在这篇文章中，我们将探讨自然语言处理的逻辑和方法。
1. 自然语言处理的逻辑自然语言处理的逻辑是让计算机模仿人类语言能力的过程。
人类语言能力是由大脑中的语言中枢掌管的。
该中枢负责理解和处理语言输入（例如听说、阅读写作），并产生语言输出（例如说话、写作）。
在自然语言处理中，我们尝试将这种语言能力转移到计算机上。
为了使计算机能够理解和处理人类语言，我们需要将语言规则和模式提取出来，并将其转换为计算机可以理解的形式。
这种过程涉及到自然语言处理中的一些基本任务，如分词、句法分析、语义分析和语音识别等。
例如，自然语言处理的一个任务是将自然语言文本分成独立的单词。
这个任务称为分词。
分词任务看上去很简单，但它涉及到了大量的自然语言语法规则和上下文。
例如，在英语中，“catch up”是一个动词短语，而“up”不是一个独立的单词。
因此，在进行分词任务时需要考虑上下文信息，以便正确地对输入进行分词。
2. 自然语言处理的方法自然语言处理的方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是通过手动编写规则集来实现自然语言处理任务。
这种方法需要专业的语言学家和计算机科学家来共同设计和调整规则集。
这种方法的缺点是需要大量的人工工作，而且由于自然语言的复杂性，规则集往往无法涵盖所有的语言情况和变化。
基于机器学习的方法则是使用机器算法和数据来完成自然语言处理的任务。
这种方法的优点是可以自动学习语言规则和模式，并且能够在处理大规模的语言数据时取得良好的效果。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和神经网络等。
然而，基于机器学习的方法也有其局限性。
这种方法需要足够的训练数据来学习语言规则和模式。
如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南
如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本分析（Text Analysis）是近年来备受关注的研究领域。
它们有着广泛的应用，能够帮助我们处理和理解人类语言。
本文将为您介绍如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南。
第一章：Python与NLPPython是一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据科学和自然语言处理领域。
Python具有丰富的库和工具，能够简化NLP任务的处理过程。
首先，我们需要安装Python的相关扩展库，如NLTK（Natural Language Toolkit）和spaCy等。
第二章：文本预处理在进行文本分析之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。
这包括文本清洗、分词、去除停用词等步骤。
Python提供了一些库和工具来简化这些任务，例如NLTK和spaCy。
我们可以使用这些库来处理大规模的文本数据。
第三章：词袋模型词袋模型（Bag-of-Words Model）是文本分析中常用的一种表示方法。
它将文本表示成单词的集合，并考虑单词的出现频率。
Python中的sklearn库提供了CountVectorizer类来实现词袋模型。
我们可以使用该类进行特征提取和向量化。
第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的重要任务之一。
Python提供了许多机器学习库和算法，如scikit-learn和深度学习库TensorFlow等。
我们可以使用这些库和算法来构建文本分类模型，根据已有标记的文本数据进行训练和预测。
第五章：情感分析情感分析是文本分析的一个重要方向，它旨在识别和提取文本中的情感和情绪信息。
Python中的一些库和工具，如NLTK和TextBlob，提供了一些情感分析的功能和方法。
我们可以利用这些库来进行情感分析，例如判断文本的情感倾向性或分析用户评论的情感态度。
自然语言处理的主要研究内容
自然语言处理的主要研究内容自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术,旨在使计算机理解和处理人类语言。
NLP可以应用于许多不同的领域,包括文本分类、文本摘要、机器翻译、情感分析、信息提取和语音识别等。
以下是NLP的主要研究内容:1. 文本分类(Text Classification):文本分类是将文本分为不同的类别的过程。
NLP中文本分类的主要目标是识别文本中的主题或内容,并将其分配给不同的类别中。
2. 文本摘要(Text Summarization):文本摘要是将一段文本概括成简洁的摘要的过程。
NLP中文本摘要的主要目标是提取文本中最重要的信息,以便更好地传达文本的含义。
3. 机器翻译(Machine Translation):机器翻译是将一种语言的文字转换为另一种语言的文字的过程。
NLP中机器翻译的主要目标是实现准确、流畅的机器翻译。
4. 情感分析(Sentiment Analysis):情感分析是将文本中的情感倾向分类为正面、负面或中性。
NLP中情感分析的主要目标是识别文本中的情感倾向,以便更好地了解文本的含义和受众反应。
5. 信息提取(Information Extraction):信息提取是将文本中提取出有用信息的过程。
NLP中信息提取的主要目标是从文本中提取出所需的信息,以便更好地理解和分析文本。
6. 语音识别(Speech Recognition):语音识别是将语音转换为文本的过程。
NLP中语音识别的主要目标是识别语音中的文字,并将其转换为文本。
7. 对话系统(Dialogue System):对话系统是一种能够与人类进行自然对话的计算机系统。
NLP中对话系统的主要目标是实现自然、流畅的对话,并有效地解决问题。
8. 自然语言生成(Natural Language Generation):自然语言生成是一种将自然语言转换为文本的过程。
自然语言处理研究内容
自然语言处理研究内容随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)逐渐成为人工智能领域的一个重要分支。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，这对于人机交互、信息检索、机器翻译、语音识别等领域都有着非常广泛的应用。
本文将介绍自然语言处理的基本概念、发展历程以及主要研究内容。
一、自然语言处理的基本概念自然语言处理是一种涉及人工智能、计算机科学、语言学等多个学科的交叉领域。
其研究的主要对象是自然语言，即人类日常交流中使用的语言，包括口语和书面语。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，实现人机之间的自然语言交互。
自然语言处理主要包括以下几个方面：1. 语言模型：语言模型是自然语言处理的基础，其目的是对自然语言的概率分布进行建模。
语言模型通常采用n-gram模型，即假设一个词的出现只与前面n个词有关。
通过语言模型，可以计算出一个句子的概率，从而判断其是否合理。
2. 词法分析：词法分析是将自然语言文本分解为单词或词汇单元的过程。
词法分析通常包括分词、词性标注、命名实体识别等任务。
分词是将连续的文本划分成词语的过程，词性标注是对每个词语标注其词性，命名实体识别则是识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
3. 句法分析：句法分析是对句子的语法结构进行分析的过程。
句法分析通常采用句法树或依存句法分析来表示句子的结构。
句法分析可以帮助计算机理解句子的意思，从而实现自然语言理解。
4. 语义分析：语义分析是对句子的意义进行分析的过程。
语义分析通常包括词义消歧、情感分析、命名实体消歧等任务。
词义消歧是在一个上下文中确定一个词语的确切含义，情感分析是对文本的情感进行分析，命名实体消歧则是确定文本中一个实体的确切含义。
5. 文本生成：文本生成是指计算机能够自动地生成自然语言文本的能力。
文本生成可以应用于自动摘要、机器翻译、对话系统等领域。
自然语言处理方法介绍
自然语言处理方法介绍一、什么是自然语言处理呀。
自然语言处理呢，简单来说，就是让计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言。
比如说，咱们平常和智能音箱对话，它能听懂咱说的话，还能给出合适的回答，这背后就有自然语言处理的功劳哟。
就像是给计算机开了个“语言课”，让它能和咱顺畅地交流啦。
二、自然语言处理的主要方法。
1. 词法分析。
这就好比是把一句话拆分成一个个小零件。
比如说“我爱我的祖国”，词法分析就会把它拆成“我”“爱”“我的”“祖国”这些词。
通过分析词的形态、词性等，计算机就能更好地理解句子的意思啦。
比如说，它知道“我”是代词，“爱”是动词，这样就能明白句子的基本结构咯。
2. 句法分析。
这一步呢，就是要弄清楚这些词在句子里是怎么组合在一起的，就像是搭建积木一样。
还是拿“我爱我的祖国”来说，句法分析会知道“我”是主语，“爱”是谓语，“我的祖国”是宾语。
这样计算机就能更清楚句子的逻辑关系啦，就不会搞混谁爱谁咯，哈哈。
3. 语义分析。
这可是个关键的步骤哟！它要理解句子真正的含义。
比如说“他去银行了”，计算机不仅要知道“他”“银行”这些词的意思，还要明白“去”这个动作的含义，知道这句话是说这个人到银行那个地方去了。
这就像是给计算机一个“大脑”，让它能真正懂咱们说的话哟。
4. 语用分析。
这个就更高级啦！它要考虑到说话的场景、说话人的意图等。
比如说，在不同的场合下，“你吃饭了吗”可能有不同的意思。
如果是朋友之间，可能就是单纯的问候；如果是在餐厅里服务员问你，那就是在询问你是否需要点餐啦。
计算机通过语用分析，就能根据不同的场景给出合适的回应哟。
三、自然语言处理的应用领域。
1. 智能客服。
现在很多公司都有智能客服啦，当你有问题咨询的时候，它能快速地回答你。
比如说你想买手机，咨询客服关于手机的配置、价格等问题，智能客服就能通过自然语言处理理解你的问题，然后给出准确的回答，就像有个24小时随时在线的贴心小助手哟。
2. 机器翻译。
第8章-自然语言处理
G=(N，T，S，P)
N={ROOT，IP，NP，VP，NR，VV，VE，NN}
Phrase
StructurTe={G俄r国a，m希望m，a伊r朗，没有，制造，核武器}
S=ROOT
由Chomsky提出产，生上式P下：文无关文法。
ROOT IP
IP NP VP PU
NP NR
VP VV IP
Google Translate
源语言文本
目标语言文本
词法分析 句法分析 语义分析
词典 规则库 结构转换
形态生成 译词选择 句子生成
第二十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
自然语言处理的应用
信息检后裁制完毕，并呈送将军府中。 王府饭店的设施和服务是一流的。
VP VE VP
VP VV NN
NR 俄国
VV 希望
NR 伊朗
VE 没有
VV 制造
NN 核武器
PU 。
第十三页，编辑于星期日：五点 五十四分。
句法分析
依存语法
Dependency Grammar 由Tesniere于1959年提出。
第十四页，编辑于星期日：五点 五十四分。
语义分析
词性歧义
▪ 这只会测水温的鸭子，挺有用的。 ▪ 这只会测水温的鸭子，没什么用。
第六页，编辑于星期日：五点 五十四分。
概述
自然语言的特点
自然语言充满歧义，很难完全消解
句法结构歧义
▪ 咬死了猎人的狗。 ▪ 三个大学的老师。
词义歧义
▪ 他说：“ 她这个人真有意思” 。她说：“ 他这个人真怪有意思 的” 。于是人们以为他们有了那种意思，并让他向她意思意思。 他火了：“ 我根本没有那个意思” ！她也生气了：“ 你们这么 说是什么意思” ？事后有人说，“ 真有意思” 。也有人说： “ 真没意思” 。
自然语言处理与文本挖掘
自然语言处理与文本挖掘第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本挖掘（Text Mining）是计算机科学及人工智能领域中的热门研究方向。
随着互联网和大数据时代的到来，越来越多的数据以文本形式存储，对这些文本数据进行有效的处理和分析成为一项重要任务。
本章将介绍自然语言处理与文本挖掘的定义、应用领域和研究意义。
第二章：自然语言处理基本技术自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和解析的技术。
该章节将介绍自然语言处理的基本技术，包括文本分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
其中，文本分词是将文本按照词的单位进行划分，词性标注是确定每个词的词性，句法分析是通过语法规则对句子的结构进行分析，而语义理解是理解句子的意思。
第三章：文本挖掘的基本流程文本挖掘是指从大规模的文本数据中发现隐藏的知识和信息。
该章节将介绍文本挖掘的基本流程，包括文本预处理、特征提取、模型构建和评估等步骤。
其中，文本预处理是对原始文本数据进行清洗和处理，特征提取是将文本转换为计算机可识别的特征表示，模型构建是使用机器学习和数据挖掘算法对文本进行分析和预测，评估是对模型进行性能评估和优化。
第四章：自然语言处理在情感分析中的应用情感分析是指通过对文本中的情感信息进行分析和判断的技术。
该章节将重点介绍自然语言处理在情感分析中的应用。
通过对大量的文本数据进行情感分析，可以了解用户的态度、倾向和情绪等信息，从而辅助决策和提供更好的用户体验。
情感分析在社交媒体舆情分析、产品推荐和舆情监测等领域有着广泛的应用。
第五章：文本分类与主题建模文本分类是指将文本数据按照预定义的类别进行分类的技术。
主题建模是从大量的文本数据中发现隐藏的主题和话题的技术。
该章节将阐述自然语言处理在文本分类和主题建模中的应用。
通过文本分类，可以对文本进行自动分类，对大规模的文本进行信息检索和过滤。
而主题建模可以帮助我们了解文本数据中隐藏的主题结构，对文本数据进行聚类和归类。
自然语言处理的名词解释
自然语言处理的名词解释自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中一门重要的交叉学科。
它涉及对人类语言进行处理和理解的技术和方法，致力于帮助计算机理解、分析、生成和操控自然语言。
自然语言处理在许多实际应用场景中发挥着关键作用，包括机器翻译、语音识别、文本分类、问答系统等。
一、自然语言处理的起源与发展自然语言处理的起源可以追溯到1940年代，当时计算机科学家们开始尝试使用机器处理自然语言。
然而，由于自然语言的复杂性和多义性，一直无法找到有效的解决方案。
直到20世纪80年代，随着计算能力的提升和更多先进的算法的发展，自然语言处理才开始渐渐展现出潜力。
现如今，自然语言处理已经成为人工智能领域的热点研究方向之一。
二、自然语言处理的关键问题在自然语言处理过程中，存在一些关键问题需要解决，包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等。
1. 词法分析：词法分析旨在将自然语言文本划分为不同的词语单元，并为每个词语确定其词性。
常用的技术包括分词和词性标注。
分词涉及将连续的自然语言文本切分为单词或字符的序列，而词性标注则是为每个单词确定其在上下文中的语法角色，如名词、动词等。
2. 句法分析：句法分析旨在分析自然语言中词语之间的语法关系，以便从句子中提取出结构信息。
常见的技术包括依存句法分析和短语结构句法分析。
依存句法分析着重于分析词语之间的依存关系，而短语结构句法分析则关注句子的成分结构和层次关系。
3. 语义分析：语义分析致力于理解自然语言文本的意义。
该过程包括词义消歧、语义角色标注和语义关系抽取等。
词义消歧旨在确定具有多个含义的词语在特定上下文中的确切含义，语义角色标注则是将句子中的词语与其在句子中所扮演的语义角色进行关联。
4. 语言生成：语言生成是自然语言处理的反向过程，将计算机生成的信息转化为自然语言文本。
该过程涉及文本的生成、指代消解和自然语言表达的风格控制等。
使用Python进行自然语言处理的入门指南
使用Python进行自然语言处理的入门指南自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门关注人类语言与计算机之间的交互的学科。
Python语言作为一种简单易用且功能丰富的编程语言，成为了NLP研究和应用的首选工具。
本文将从基础到进阶，逐步介绍使用Python进行自然语言处理的入门指南。
第一章：Python基础知识在开始之前，我们先了解一些Python的基础知识。
Python是一种高级编程语言，它具有简单易读、提供丰富的库和工具等特点，非常适合进行自然语言处理任务。
了解Python的基本语法、变量、流程控制和函数等内容，对于后续的学习与实践非常重要。
第二章：文本处理基础在自然语言处理中，文本处理是最基础的内容之一。
了解如何读取文本文件、处理字符串、分词和词性标注等操作，对于后续的特征提取和模型训练至关重要。
Python中有众多的库可以帮助我们处理文本，例如NLTK、Spacy和jieba等。
本章将详细介绍这些库的使用方法，并通过案例演示如何进行文本处理。
第三章：词法分析与标注词法分析与标注是自然语言处理的重要任务之一。
它包括分词、词性标注、词干化等子任务。
分词是将连续文字序列切分成有意义的词汇单位，词性标注是为每个词汇标注其词性。
Python中的NLTK和Spacy等库提供了丰富的工具和模型，用于进行词法分析和标注。
本章将介绍如何使用这些工具进行词法分析与标注，并通过实例展示其应用。
第四章：句法分析与依存关系句法分析与依存关系是自然语言处理中的重要问题。
句法分析旨在确定句子中的短语结构，包括短语成分的层次和关系。
依存关系是描述词与词之间相互依存的语法关系。
NLTK和Spacy等库提供了一系列的句法分析和依存关系工具和模型。
本章将介绍如何进行句法分析和依存关系分析，并通过实例讲解其应用场景。
第五章：文本分类与情感分析文本分类和情感分析是自然语言处理中的常见任务。
(完整版)自然语言处理
自然语言处理技术课程总结自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术.该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的.由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂.通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。
其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。
其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模.处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。
处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。
它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。
一、常用技术分类1、模式匹配技术模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。
例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。
但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进.答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。
2、语法驱动的分析技术语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言（完整版）自然语言处理转化为相应的语法结构的一种技术。
自然语言处理必备知识点
自然语言处理必备知识点自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
它涉及多个学科领域，包括计算机科学、语言学、数学和统计学等。
1. 分词与词性标注分词是将一段连续的自然语言文本切分成基本的语义单位——词。
词性标注则是为每个词标注其词性，如名词、动词、形容词等。
分词和词性标注是NLP中最基础的任务，也是其他任务的基础。
2. 句法分析句法分析是对句子的结构进行分析，确定其中的短语和句法关系。
常见的句法分析方法包括基于规则的分析和基于统计的分析。
句法分析对于理解句子的语法结构和语义关系具有重要意义。
3. 语义分析语义分析旨在理解句子的真实含义，包括词义消歧、指代消解、上下文推断等。
通过语义分析，计算机可以更好地理解人类的意图和需求。
4. 信息抽取信息抽取是从文本中提取结构化信息的过程，如实体识别、关系抽取等。
实体识别可以识别出文本中的人名、地名、组织机构等实体；关系抽取可以提取出实体之间的关系。
5. 机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
机器翻译可以基于规则、统计或神经网络等方法进行，其中神经网络机器翻译在近年来取得了显著的进展。
6. 情感分析情感分析旨在识别文本中蕴含的情感倾向，如积极、消极、中性等。
情感分析在社交媒体分析、舆情监控等领域具有广泛应用。
7. 问答系统问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题。
问答系统需要对问题进行理解、信息检索、答案生成等多个步骤进行处理。
8. 文本分类文本分类是将文本分为不同类别的任务，如垃圾邮件分类、情感分类等。
文本分类可以基于机器学习算法或深度学习模型进行。
9. 语言模型语言模型是对句子的概率分布进行建模的技术。
语言模型能够判断一个句子是否合乎语法，也可以用于机器翻译、语音识别等任务。
10. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本的技术。
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
自然语言处理课件PPT课件
问答系统原理及实现
2024/1/26
问答系统基本流程
包括问题理解、信息检索、答案抽取和答案生成等步骤。
基于模板的问答系统
通过预定义的问题模板和答案模板，实现特定领域内的问 答。
基于知识图谱的问答系统
利用知识图谱中的实体和关系，实现更加智能化的问答。
26
典型案例分析
案例一
基于规则的信息抽取在新闻事件抽取中的 应用。
早期阶段
以词法、句法分析为主，实现简 单的文本处理和机器翻译。
2024/1/26
统计语言模型阶段
基于大规模语料库的统计方法成为 主流，实现了更准确的词性标注、 句法分析和机器翻译等任务。
深度学习阶段
深度学习技术的兴起为NLP带来了 新的突破，通过神经网络模型实现 了更复杂的文本生成、情感分析、 问答系统等任务。
2024/1/26
03
词法分析与词性标注
2024/1/26
12
词法分析原理及方法
2024/1/26
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。
02
案例二
自动摘要生成系统。该系统采用了基 于深度学习的序列到序列（Seq2Seq ）模型，通过对大量文本数据的学习 ，能够自动生成简洁、准确的摘要文 本。
03
案例三
智能问答机器人。该机器人集成了机 器翻译和自动摘要技术，能够自动理 解用户的问题并给出准确的回答。同 时，机器人还支持多种语言之间的翻 译和问答。
Python自然语言处理与文本挖掘实践指南
Python自然语言处理与文本挖掘实践指南第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能中一个重要的研究领域，涉及语言学、计算机科学和数学等多个学科。
Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，广泛应用于自然语言处理和文本挖掘领域。
本指南将介绍Python在自然语言处理和文本挖掘中的应用，为读者提供实践指南。
第二章：文本预处理在进行自然语言处理和文本挖掘之前，首先需要对文本进行预处理。
本章将介绍常见的文本预处理技术，包括分词、停用词过滤、词性标注和词干提取等。
我们将使用Python中的NLTK和spaCy库来演示这些预处理技术的实际应用。
第三章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它将文本划分为不同的类别。
本章将介绍文本分类的基本概念和常用的分类算法，包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型等。
我们将使用Python中的scikit-learn库来实现这些分类算法，并通过实例演示如何对文本进行分类。
第四章：情感分析情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别文本中的情绪和观点。
本章将介绍情感分析的基本概念和常见的情感分析方法，包括基于词典的方法和基于机器学习的方法。
我们将使用Python中的情感分析库来进行情感分析，并通过实例演示如何分析文本中的情感信息。
第五章：实体识别实体识别是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构名等。
本章将介绍实体识别的基本概念和常见的实体识别方法，包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
我们将使用Python中的实体识别库来进行实体识别，并通过实例演示如何提取文本中的实体信息。
第六章：主题建模主题建模是文本挖掘中的一项重要任务，它旨在从大量文本中发现隐含的主题。
本章将介绍主题建模的基本概念和常见的主题建模方法，包括Latent Dirichlet Allocation（LDA）和Non-negative Matrix Factorization（NMF）等。
自然语言处理(nlp)基础 课程
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能（本人）领域的一个重要子领域，它涉及对自然语言（如英语、汉语等）的理解和生成。
NLP技术在很多领域都有着广泛的应用，比如机器翻译、语音识别、情感分析、信息提取等。
随着人工智能的发展，NLP技术也得到了不断的突破和进步，因此有必要深入了解NLP 的基础知识。
一、自然语言处理概述自然语言处理是一门跨学科的研究领域，它融合了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科的知识。
NLP的目标是使计算机能够理解和处理自然语言，这包括语言的分词、词性标注、句法分析、语义理解等多个方面。
二、自然语言处理的基本任务在NLP领域，有一些基本的任务需要实现，这些任务包括但不限于：1. 语言模型：语言模型是NLP的基础，它用来衡量一个句子在语言上的合理程度。
常见的语言模型包括n-gram模型、循环神经网络（RNN）等。
2. 词性标注：词性标注是将句子中的每个词汇标注上相应的词性（如名词、动词、形容词等），这对于句法分析和语义理解都具有重要意义。
3. 句法分析：句法分析是识别句子的句法结构，包括短语结构分析和依存句法分析两种方法。
4. 语义理解：语义理解是指计算机对句子的意思进行理解，这需要利用知识图谱、语义角色标注等技术。
5. 信息抽取：信息抽取是从文本中抽取关键信息的过程，包括实体识别、关系抽取等。
6. 机器翻译：机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，它是NLP中的一个重要应用领域。
7. 情感分析：情感分析是识别文本中所包含的情感倾向，可以用于舆情监控、产品评论分析等场景。
8. 问答系统：问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题，它需要整合语义理解、知识图谱等多种技术。
三、自然语言处理的技术工具在NLP领域，有许多开源的工具和库可以用来进行自然语言处理任务，比如：1. NLTK：NLTK（Natural Language Toolkit）是Python的一个NLP库，提供了丰富的自然语言处理功能。
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用程序从句子中切分出单词
自动分词
主要分词算法: 1.基于词表的分词-最大匹配 即“长词优先”原则，来进行分词 2.基于统计的分词
分词的难点 歧义字段处理 未登入词处理: 人名识别, 地名识别, 译名 识别, 新词识别
分词歧义
例：南京市长江大桥
南京|市长|江大桥
计算语言学是从计算角度处理语言 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化 的、可计算的方式（计算模型）加以表示。
中文信息处理
中文信息处理的研究内容是利用计算机对汉语的音、 形、义等语言文字信息进行的加工和操作，包括：对 字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、 压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处 理技术。
理解一段文字所需的NLP基本技术
文本预处理：文本格式转换、HTML->TXT 转换、 文件合并噪音信息过滤
句子切分：把段落切分成一个个句子 分词；把句子分成一个个单词 词性标注(Part-of-Speech Tagging)：名词、动词、形
容词等 句法分析：句子的句法结构 词义消歧(Word Sense Disambiguation) 语义关系分析； 指代消解(Anaphora Resolution)； 篇章理解； 自动摘要生成；
命名实体
时间、地名、人名、组织机构名 商标、公司名、电话号码、电子邮件地址等等
合成词，简称，派生词
三个代表、十六大 牛市、熊市 微博
语法分析/句法分析
目的 : 分析句子结构, 找出词,短语在句中的相互关系 以及各自的作用, 并用层次结构来加以表示
S
NP
VP
V NP
PP
Miss Smith put two books on this dining table.
8.1自然语言处理概述
基本语言学知识 自然语言处理概念 自然语言理解 研究目标 研究内容 NLP应用 发展历史
自然语言的概念
什么是自然语言
语言是人类交际的工具，是人类思维的载体
人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等
世界语 自然语言：
形式：口语、书面语、手语 语种：汉语、英语、日语、法语…
词义消歧
机器翻译中最难的问题之一是词义的二义性（歧义性） 问题。
比如 Bush 一词可以是美国总统的名字，也可以是灌木丛。
一个实用的方法是使用互信息。
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度 量，它是指两个事件集合之间的相关性
首先从大量文本中找出和总统布什一起出现的互信息 最大的一些词，比如总统、美国、国会、华盛顿等等， 当然，再用同样的方法找出和灌木丛一起出现的互信 息最大的词，比如土壤、植物、野生等等。有了这两 组词，在翻译 Bush 时，看看上下文中哪类相关的词 多就可以了。
研究中文信息所承载中国文化元素的获取、传承和呈 现等方法；
构建大规模中文文本语义体系和语料库，开发相应软 件系统原型。
文本校对
正确的用法 执著 思维 唯一 唯心 磨炼 历事练心 做主 做一位智者 叫做
错误的用法 正确的用法
执着
其他
思惟
想像
惟一
好像
惟心
侍者
磨练
承事
历事炼心 降伏
作主
调伏
作一位智者 噩梦
8.2 NLP的基本技术
词法分析 句法分析 语义分析
词法分析
词法分析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 确定单词的词性
词性 : 名词、动词、形容词、介词等 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓
如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 火热, 头痛, 人造
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入 文本中的有关问题； 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本 的 摘要； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
语义分析：识别一句话所表达的实际意义。
语用分析：研究语言所在的外界环境对语言 使用所产生的影响。
语义与语用
同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
病毒
计算机领域：计算机病毒 医学领域：生物学病毒
自然语言处理的概念
自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） 也称自然语言理解或计算语言学； 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人 类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输。 NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学 科的交叉学科和边缘学科。
叫作
摄受
错误的用法 其它 想象 好象 恃者 伺者 承侍 降服 调服 恶梦 摄授
NLP 应用趋势
智能接口
功能：
把现实世界中的信息送入电子世界
主要成果
拼音输入、手写输入、语音合成、语音输入，手机输入
知识处理
功能：
对于已进入电子世界中的信息进行加工处理获得知识
知识经济的时代已经到来！ 知识就是力量——〉知识就是财富 爱问、、新浪爱问、VC知识库
第八章 自然语言处理概述
董燕举
2012年10月15日
语言的习得之谜
当今的语言学界都承认这样一个基本事实： “任何一位四、五岁的儿童都能无师自通地 很好掌握包含数不清语法规则变化的本民族 口头语言”（只是对于“儿童为何只用几年 时间就能无师自通掌握本民族口头语言”这 样一个问题，目前语言学界还有各种不同的 说法和争论）。
南京市|长江|大桥
例：我们研究所有东西
我们--研究所--有--东西 （交叉歧义）
我们--研究--所有--东西
把手放在桌上
把--手--放在--桌上
（组合歧义）
把手--放在--桌上
分词的难点之一：未登录词
新词
名词：斑竹、大虾、面瓜、菜鸟、美眉、陶吧、911、白 骨精
动词：打的、埋单、买单、给力 形容词：酷、小资、爽
里 ， 地 铁 上 ，公园 内…那 么多貌 美如花 的姑娘 ，总是 让我们 的视线 流连忘 返。 随 着 年 龄 的 增长， 当我们 逐渐踏 入社会 里，发 现在这 个看脸 的世界 里，没 有好的 颜 值 该 是 有 多吃亏 。同一 场面试 里，在 能力相 近的情 况下， 颜值高 的那个 总能得 到 青 睐 ； 在 超市推 销同类 型的商 品时， 颜值高 的那家 总是会 吸引更 多的顾 客；就 连 相 亲 的 时 候，没 有心仪 的颜值 也不想 久坐长 谈…… 相 比 于 男 生，女 生在这 方 面 的 影 响 会更大 。于是 越来越 多的姑 娘尝试 着做出 改变， 有的则 是坚持 锻炼， 控 制 饮 食 来 改变自 身，有 的则是 通过现 代技术 或药物 来弥补 不足， 也会有 坚持自 己 的 生 活 态 度，相 信自己 就是最 好的， 过着洒 脱写意 的人生 。 其 实 不 论 通过
语言学是研究语言规律的科学
网络语言
“昨晚，我的JJ带着他的青蛙BF到我家来 吃饭。在饭桌上，JJ的BF一个劲儿地对 我妈妈PMP，说她年轻的时候一定是个 漂亮MM，那酱紫真是好BT，7456……”
JJ : 姐姐
酱紫：这样子
BF : boy friend
青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友
PMP:拍马屁
MM：妹妹
[应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取
[基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等
[资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设
软件企业 NLP研究者 语言学家
NLP 的应用
NLP应用前景
据统计，日常工作中80%的信息来源于语言，处 理文本的需求在不断增长
什 么 方 式 ， 每个人
古埃及关于语言起源的故事
希腊史学家希罗多图斯的<史记> 载有一段埃及的故事:
古埃及的一位国王曾为探究人类最初的语言词汇到底 是什么而采取出人意料的办法。有一次，一个孩子降 生，他就下令让一个牧人把孩子放到荒郊野外，命令 他不许和孩子说任何话，还要一边放羊，一边照顾这 个孩子，等这个孩子说第一个词时马上来报告。一年 多以后，孩子说出第一个词汇bekos。国王立即召集 学者研究这个词的出处，后来发现是弗吉里亚语中面 包的意思，国王就认为人类最早开始说的词就是面包。
2013年973重点支持方向
互联网环境中文信息处理与深度计算的基本理论与方 法
研究互联网规模中文深度计算的理论与模型，包括中 文信息表示理论与模型、句子与篇章的结构分析和语 义理解等方法；
研究言语多通道感知机理，包括多言语识别、翻译、 合成与融合、开放式多类型语言知识大规模获取与组 织等方法；
愿 你 的 修 养配 得上美 貌 文 /阿 春 牧 羊 犬 壹 老 胡 说 ， 于一 个姑娘 而 言 ， 你 永 远无法 用金钱 换来她 最宝贵 的东西 ，你也 别想用 眼睛看 到她最 美的样 子 。 她 若 爱 你，愿 用无价 青春陪 你度过 艰难岁 月，她 最美的 模样， 永远不 是那定 格 在 脸 上 的 容颜， 而是你 用心感 触的美 好。 虽 然 ， 老胡 现在还 没有女 朋友， 那 我 还 是 挺 认同他 这句话 ，说起 来蛮有 道理。 当 网 红 越 来越多 ，当微 整容越 来 越 普 遍 ， 当各种 神效化 妆品被 热捧， 你会发 现身边 的“美 女”越 来越多 ，超市
自然语言理解的困难
自然语言具有多样性（不同语种、不同地域、不同
人群）
自然语言具有进化性 自然语言的模糊性 自然语言的歧义性