自然语言处理大纲

课程编号：S0300010Q

课程名称：自然语言处理

开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：关毅刘秉权

先修课程：概率论与数理统计适用学科范围：计算机科学与技术

学时：40 学分：2

开课学期：秋季开课形式：课堂讲授

课程目的和基本要求：

本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习，使学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音识别）的研究奠定基础。

课程主要内容：

本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。

1 自然语言处理技术概论（2学时）

自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线；自然语言处理技术的发展概况及主要困难；本学科主要科目；本课程的重点与难点。

2 自然语言处理技术的数学基础（4学时）

基于统计的自然语言处理技术的数学基础：概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件，包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注；如何处理成批的文件等实践内容

3 自然语言处理技术的语言学基础（4学时）

汉语的基本特点；汉语的语法功能分类体系；汉语句法分析的特殊性；基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。

4 分词与频度统计（4学时）

中文分词技术的发展概貌；主要的分词算法；中文分词技术的主要难点：切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法；中外人名、地名、机构名的自

动识别方法；词汇的频度统计及统计分布规律。以及词频统计、排序输出；二元对频度统计，统计结果浏览等实践内容。

5 语料库的多级加工（6学时）

语料库的基本概念；国际国内主要语料库简介；语料库加工的主要步骤；词性标注的常用方法；主要句法分析算法简介；汉语语义标注的基本概念和常用方法；汉语语义词典Hownet介绍。以及如何组织语料库，如何对语料库进行字符串检索等实践内容。

6 基于统计的语言模型（4学时）

N-gram统计语言模型的基本概念；构造统计语言模型的方法；数据平滑的常用算法；N-gram统计语言模型的应用及评价；现有的其他主要的统计语言模型。以及构造Bigram语言模型及good-turing算法实现等实践内容。

7 马尔可夫模型（4学时）

马尔可夫模型的基本概念；马尔可夫模型几个基本问题及其解法；马尔可夫模型的几个常用算法；马尔可夫模型的应用（音字转换、词性标注）。以及隐马尔可夫词性标注器的实现等实践内容。

8 句法分析技术（4学时）

基于语言学规则的句法分析技术；基于统计的句法分析技术；依存文法；概率上下文无关文法（PCFG）；级联式有限状态句法分析技术。

9 篇章理解技术（4学时）

计算机自动文摘的基本理论与常用方法：文本的机器内部表示；文本分析技术；摘要提取技术；摘要生成技术。

10 问答式信息检索（4学时）

问答式信息检索的基本概念；问答式信息检索的主要难点；问答式信息检索系统的系统构成；问答式信息检索的相关技术；文本分类技术简介；问答式信息检索的评测方法；TREC简介。以及VSM文本分类器设计等实践内容。

课程主要教材：

[1] Chris Manning & H. Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999

[2] 王晓龙，关毅《计算机自然语言处理技术》清华大学出版社，预计2004年

[3] 姚天顺，《自然语言理解—一种让机器懂得人类语言的研究》，清华大学出版社，2002.10

主要参考文献：

[1] 边肇祺等. 模式识别. 清华大学出版社. 1998.

[2] 董振东，董强，知网，https://www.wendangku.net/doc/4b2006514.html,

[3] 冯志伟《计算语言学对理论语言学的挑战》，《语言文字应用》1992年第1期

[4] 黄昌宁，中文信息处理中的分词问题，《语言文字应用》, 1997, (1), 71-78

[5] 黄昌宁（1993）《关于处理大规模真实文本的谈话》，载《语言文字应用》1993年第2期。

[6] 刘开瑛，现代汉语自动分词系统中几个问题的讨论，计算机开发与应用，1998

[7] 刘源等，信息处理用现代汉语分词规范即自动分词方法，清华大学出版社，广西科学技术出版社，1994.

[8] 宋柔，关于分词规范的探讨，《语言文字应用》，1997年第3期

[9] 孙茂松、黄昌宁,邹嘉彦，陆方，沈达阳，利用汉字二元语法关系解决汉语自动分词中的交集型歧义, 《计算机研究与发展》Vol.34, No.5, pp.332-339, 1997.5 [10] 孙茂松，左正平，邹嘉彦. 高频最大交集型歧义切分字段在汉语自动分词中的作用. 中文信息学报. 1999, 13(1): 27-34

[11] 俞士汶，《现代汉语语法信息词典详解》，清华大学出版社，1996

[12] 詹卫东，《面向中文信息处理的现代汉语短语结构规则研究》，博士论文，1999

[13] 赵铁军等，机器翻译原理，哈尔滨工业出版社，2000.

[14] 朱德熙，《语法问答》，商务印书馆，1993

[15] A. B. Poritz. Hidden Markov Models: A Guided Tour. Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1: 7-13, New York Hilton, New York City, April 1988.

[16] Adwait Ratnaparkhi. A maximum entropy model for part-of-speech tagging. In proceedings of conference on empirical method in natural language processing, university of Pennsylvania, 1996.

[17] E.T. Jaynes. Information Theory and Statistical Mechanics. Physics Reviews. 1957, vol.106: 620-630

[18] Frederick Jelinek. Statistical Methods for Speech Recognition.The MIT Press. London. 1997

[19] G. Salton , M. J. McGill. An Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill, 1993.

[20] Lillian Lee.Similarity-Based Approaches to Natural Language Processing. Ph.D. thesis. Harvard University Technical Report TR-11-97.

[21] Ricardo Baeza-Yates & Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Addison-Wesley, New-York, 1999.

[22] Stanley F. Chen. Building Probabilistic Models for Natural Language, PhD thesis, the Subject of Computer Science, Harvard University Cambridge Massachusetts, May 1996.

课程编号：课程名称：自然语言处理

英文译名：Natural Language Processing

适用学科：计算机科学与技术

先修课程：概率论与数理统计

开课院（系）：计算机科学与技术学院

任课教师：

关毅、刘秉权

内容简介：（200字左右）

计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。国际互联网技术的飞速发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求。语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会和经济发展的重要支撑性技术。本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本概念、基本原理和实用方法，共分为基础、原理和应用三部分。第一部分基础部分，论述了自然语言处理技术概论；它的数学基础和语言学基础；以及自动分词技术和语料库多级加工技术；第二部分为原理部分，介绍了统计计算语言模型的构建以及两个经典统计分类模型：马尔可夫模型、最大熵模型及其在语言处理中的应用。最后，以一种新型的信息检索方式-问答式信息检索的基本理论和系统集成为例，将前述的各项主要技术方法的应用贯穿于这一智能化信息检索系统的系统研发的各个步骤中。

Course overview:

This course gives a research-oriented introduction on theory and practice of natural language processing focusing on statistical language modeling of human languages, especially Chinese.

The course is divided into four relatively separate components. The first deals with foundations of language processing. We will cover a brief overview of language processing technologies, its mathematical foundations and linguistics foundations, word segmentation, multilevel processing of large corpus. The second component of the course deals with statistical language modeling, we will emphasize on building

N-gram language model and a classical statistical classification model: Markov model.

The third component introduces parsing and discourse analysis technologies. And finally, we summarize the applications of all previous techniques by their effects on a new type of information retrieval system- question answering system.

主要教材：

[1] Chris Manning & H. Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999

[2] 王晓龙，关毅《计算机自然语言处理技术》清华大学出版社，预计2004年

[3] 姚天顺，《自然语言理解—一种让机器懂得人类语言的研究》，清华大学出版社，2002.10

参考文献：

[1] 刘源等，信息处理用现代汉语分词规范即自动分词方法，清华大学出版社，广西科学技术出版社，1994.

[2] 俞士汶，《现代汉语语法信息词典详解》，清华大学出版社，1996

[3] 朱德熙，《语法问答》，商务印书馆，1993

[4] Frederick Jelinek. Statistical Methods for Speech Recognition.The MIT Press. London. 1997

[5] Ricardo Baeza-Yates & Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Addison-Wesley, New-York, 1999.

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人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。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

李中莹NLP公众演说训练营讲义

亲爱的学员朋友： 谢谢你来参加这个课程！六天后你会发觉你的收获，远比你今天预料的大。 这个《演讲培训技巧课程》又名《群众表达技巧课程》，是我针对培训师的需求设计的训练课程，共需要6-8天完成。中国在21世纪即将成为世界的第一大国，过程中需要大量的知识传授和心态提升工作，所以会需要大量的讲师、培训师、导师和教练。市场上这方面的学习机会不多，有的亦不过是理论概念的灌输，还未见到有提升实际讲授能力的训练课程。这个课程的宗旨正是针对这个需要。 实际讲授能力，就是一个讲师站出来面对一群人，讲师怎么做能够让他们接受他、愿意听他说话、明白和相信他所说的、愿意对他说出的心里话、和接受他的引导而有所行动。这些能力，需要如骑自行车般的成为讲师的（本能），而不是背熟了理论概念便能做出来。但是，这份能力也无需多年的磨练才可领会。这个课程，只区区数天便能会使学员有显著的提升。课程后，学员便可以凭每天练习所学到的技巧，不断的继续提升。

面对群中的沟通技巧，作培训工作的朋友固然重要，做管理、销售、领导、等工作的人士，也很需要。事实上，因这个课程而有提升的能力，在所有性质的人际关系里都有帮助，学员在学习过程中所得到的心态的改变，更会影响他的一生。 这个课程，运用最新，最实效的培训方式讲授。每位学员，只要在课程里全心投入，都能得到意想不到的提升，同时会享受一次与众不同的愉快学习经验。 我相信，这个课程是值得学员和我们一同感到骄傲的。 李中莹 2007年11月

课程规则 所有学员都必须遵循一下三条规则 1：必须参与所有的技巧练习 2：对同学客气就是对他最大的侮辱 3：“豁出去啦！”

自然语言处理

自然语言处理 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。 因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括中文、英文、俄 文、日文、德文、法文等等，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。 语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类 的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识 也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部 分。 用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意 义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大

量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类 的语言能力和智能的机制。 实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然 语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因 此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理 解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。 无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是 十分困难的。从目前的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较 长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有 些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、 各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。 自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十 分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的

李中莹NLP执行师笔记非讲义完整版

李中莹NLP执行师笔记（非讲义） 今日内容 1 信念系统观察技巧 2 自我与自我 3 潜意识 4 为何 6内器官经验元素 7 咨询对话技巧 课程开始 我们更喜欢在一个家庭里面都有这个技巧 当孩子还没有出来的时候就解决了他可能出现的困扰 这里很多技巧是实践中证实是有效的。 有一个海灵格基金，帮助西部的人员学习 有不遵守纪律的是表示要向这个基金捐款 三个部分： 1 基础的概念 我明白它是怎样做，就会做得更快，更好 2 "应该"的教育很多，但感觉却不听"应该"的教育 下不了决心，不能阻止自己，"应该"和感觉总是打架 感觉的力量大于"应该"的力量。 原来所谓"不好"是对当事人有帮助的工作，只是方式可能不恰当而已 3 意识和潜意识手牵手 特点：很多个案根不不需要知道当事人发生了什么就可以知道和帮助到他们。 我个人是研究实践的，我对理论研究不是很有兴趣的 理论就一定要做得出来。 我要跟大家一起分享科学理论和实用的技巧。 我们需要尊重自己和别人 我们不能因为比别人知道很多而有权力干预别人 如果有人自己不愿意改变，全世界都没有人能有办法改变他。 人脑是世界上最复杂的物质 人绝对有最足够的能力应对宇宙所有的事件 而不会没有能力 但有不会运用的能力的可能。

以围棋盘来说明： 事件起步和钟点可能一样 但途径不不同，可能激动奋进，可能痛苦悲哀，可能快乐轻松。 有的人容易忘记 可能是因为这人有太多的创伤 直到自我伤害部分记忆的功能--这样就把该记忆的都忘记了 --而且不能正确记忆 我们的辅导是储存和缓解，或创造新的网络 缓解创伤，而不伤害神经原和功能 学习，记忆，运用，判断，控制，等神经原及网络的功能。 聪明不聪明看网络的多少？ 而孩子在接触了世界后，每个接触都会创造出一个网络 见识越广越聪明 神经原随时死亡，随时生产 到12岁后，如果没有得到特别的训练，就会停留不增了 差异可能达到25%，是很大的差异了。 建设聪明的部分--对教育结果的影响是非常大的。 你的潜意识从来没有停止思考 而你的意识是会停止的 比如，他好象我见过，怎么不记得了？1算了，不想了 但过了两三个小时，你突然会知道了，哦，他是王勇 这就是潜意识的工作结果--我们需要把潜意识与意识沟通起来。 案例： 你要做个决定： 坚持要你说的是对的 还是要你的需要的效果--上海不会自然出现在黄山的后面。 太太说老公 老公不听 说多遍 不听出去 等回来说 晚些回来 等他回来，再晚也要说，我是对的呀 那他就不回来了。 坚持自己的对的是没有太多价值的

自然语言处理的关键技术

自然语言处理的关键技术 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，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训 练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词： 训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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新版自然语言处理导论课复习提纲课件.doc

“自然语言处理导论”课复习提纲 上半部分（参考材料：课程讲义） 第1讲绪论：什么是自然语言处理（NLP） 1.请举例说明自然语言和人工语言有哪些差异。 2.请举例说明语言知识与自然语言处理之间的关系。 第2讲中文文本的自动分词 3.计算机对中文文本进行自动分词的困难主要有哪些？ 4.请概括说明最大匹配法分词和最大概率法分词的基本思想。二者是什么关系？ 5.分词质量的常用评价指标主要有哪些？ 第3讲词性标注方法 6.请举例说明汉语的基本句法结构类型有哪些，各类结构的主要特点是什么。 7.请举例说明汉语的主要词类有哪些，各类词的特点是什么。 8.请概述用隐马尔可夫（HMM）模型进行词性标注的基本思想是什么。 9.请概述韦特比算法（Viterbi）的主要过程。 10.请概述基于转换的错误驱动的词性标注方法的主要思想及其处理流程。 第4讲汉语的句法结构分析（上） 11.什么是有限状态文法，上下文无关文法，两种文法的区别是什么。 12.自底向上的句法分析与自顶向下的句法分析的区别是什么。 13.Earley算法。 14.Tomita算法。Tomita算法对LR算法的主要改进是什么。 第5讲汉语的句法结构分析（下） 15.请举例说明句法结构歧义有哪些不同的类型。 16.什么是特征结构？请举例说明如何运用特征结构表达自然语言知识。 17.什么是合一运算（Unification）？请举例说明如何运用合一运算表达自然语言知识。 18.请概述如何在Earley算法中融入合一运算。 第6讲语义分析* 19.请举例说明自然语言中形式和意义之间的对应关系有哪些情况。 20.义素分析法。 21.配价分析法。 22.请举例说明如何利用语义知识来帮助消除句法结构分析中的歧义。 *不在考题范围内但属于本课程应掌握的知识内容。

NLP学习资料

NLP学习资料 一、什么是NLP? N-neuro神经L-liguistic语言P-programming程式 它被翻译成“身心语言程序学”，不好理解，对吗？简言之，NLP就是从破解成功人士的语言及思维模式入手，独创性地将他们的思维模式进行解码后，发现了人类思想、情绪和行为背后的规律，并将其归结为一套可复制可模仿的程式。美国科罗拉多政府曾给出了一个贴切的定义：NLP是关于人类行为和沟通程序的一套详细可行的模式。 语言是思维的载体，NLP从语言入手，革命性地将意识与潜意识的研究带到一个全新的高度，更难能可贵的是，它不是一套学者们用来清谈的理论，而是可推及到现实生活各个层面的方法论。它被誉为现代心理学最具学科综合性，最具神奇效力，也是最具发展前景的应用成果。有人说NL P是成功学，正确的解释是，成功学只是它的冰山一角，它背后有着更深刻的脑神经学及心理学基础。 二、NLP简史 美国加州大学Richard Bandler和John Grinder是NLP的创始人。20世纪70年代，他们曾共同研究一个课题：临床心理学为什么有极为卓越的治疗师？他们是如何成就卓越的？两人深入地研究了美国心理治疗领域的三位宗师：完形治疗法（Gestalt Therapy）的Fritz Perls,家庭治疗界的Virg inia Satir,催眠治疗界的Milton Ericson。两人将三位宗师的语言、行为及思想模式进行分析和解码，并由此编辑成一套可操作的技巧，名为Neuro Linguistic Programming,NLP自此诞生。由此可见，NLP与临床心理学有着一份天生的血缘关系，它本身虽然不是一套心理治疗，但它用于改变人类经验行为的显著效果却对个人身心提升大有益处。 三、为什么要学习NLP？ 人生的困局往往来自于头脑与心灵的抵触、理智与感情的冲突、意识与潜意识的矛盾。NLP因为完全发现了思维和情绪的规律，知道如何让你的理性与感性协调一致、身心合一。所以，用它来处理各种困局、突破发展瓶颈，就如利斧断木，效果惊人，它常常能迅速抓住问题的要害，以最短的时间化矛盾于无形，很大程度上，NLP是教你找到方法的方法。 NLP发现了思维的规律，规律的特性意味着可以不断地被举一反三。因此，NLP具有无限的延展性。在这门学问出现后的三十年时间里，已经有无数的人发展出了数百个不同的技巧，并且还在不断的发展中。这些技巧可以用来处理你工作、学习、生活等各个方面的问题，并极大地提升你的学习能力、沟通能力以及幸福感。 毫不夸张的说，没有哪门学问能够像NLP这样给你打开如此广阔的世界，它让你看到无限多的可能性，并给你方法，让你朝着自己想去的方向轻松快乐地向前。 四、什么样的人适合学习NLP？ 几乎所有人都可以学。尤其适用于：企业负责人、职业经理人、市场营销人员、行政人事工作者、公关人员、培训工作者、教练、教育工作者、心理咨询师、为人父母者、人文研究者等等。

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学　信息管理系,湖北　武汉　430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘　要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1　全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2　自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。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,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211　词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212　句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复

自然语言处理的应用及发展趋势

自然语言处理的应用及发展趋势 摘要本文主要阐述了自然语言处理的研究内容，以及对目前相关领域的应用加以讨论。自然语言处理的研究内容主要有四大块[1-2]：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向、语言工程方向。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词自然语言处理应用发展趋势 一.自然语言处理的研究内容 自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向： (1）语言学方向 本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。 （2）数据处理方向 是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。 （3）人工智能和认知科学方向 在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。 （4）语言工程方向 主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。 二.自然语言处理的应用 以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、

NLP技巧(练习)上课讲义

NLP技巧 一、与潜意识沟通 第一步，呼吸放松法。引导他做两个深呼吸，呼气时把注意力放在双肩上，随着呼气而放松，从而带动全身的放松。（启动副交感神经系统） 第二步，找到潜意识。引导来访者把注意力放在身体里感觉之所在，想象那处就是潜意识的中心，像是对着心中一个人说话般，与它对话。可以说出来，也可以在心里进行。（也可以引导他把一只手放在胸口处，感觉潜意识的存在）第三步，肯定与感谢。感谢你一直以来对保护我、支持我，让我…… 第四步，邀请与接受。今天因为……希望你依然支持我，允许我用……的状态完成，你愿意吗？如果他回应愿意，再回应他：我听/看/感觉到了，谢谢你！ 第五步，打破状态。引导来访者做两个深呼吸，问来访者两句现实生活中的问题，让他回到当下。 二、保险箱技术 第一步，呼吸放松，找到潜意识。对它说，潜意识，我听/看/感觉到你了，关于那个**，我谢谢你对我的提醒（感觉到它，它也有了回应，那再对它说）。也谢谢你这么年来对我的支持和照顾，我知道我人生里面有些事情要处理，我也知道你用这种方式是来支持我的，为了接下来，我用更好地状态进行学习，这个学习对我很重要，它可以让我成长得更好，可以很好地照顾自己，所以现在我先把那个**，打包放在旁边，等时机成熟了，我再来看，再来处理和成长这一部分。 第二步，想象在左手边有一个很精美的盒子，是个保险箱，选择一下它的颜色、大小、质地、重量，感觉是最舒服的，现在感觉把那份身体上的感觉（或情绪）把它抽离出来，慢慢地把它放在保险箱里面，只是把那份感觉放进去，用一把只有你才有的钥匙，或是只有你知道密码的密码锁，把它锁进去。 第三步，把保险箱推向左边，你手边有一个按钮，你一按它，它就自动地越走越远，走到你眼睛的余光可以看到的地方，同时不影响你向前看，向前走，能看到他，是带给自己一份提醒，是能够更好地成长，更好地去解决。也可以对它说：我知道你对我的成长有意义，尽管我现在还不是很清楚，先把你放在保险箱里等时机成熟时再来成长，谢谢你！然后轻轻地把自己带回来。 第四步，打破状态，回到现实。 三、逐步抽离法 快速消除负面情绪的技巧，处理一件事引起的负面情绪。 1、让受导者坐在椅子上，回想带来困扰的事，找准情绪，给出这件事情的代表名称，打分。

自然语言处理中英文术语对照

abbreviation 缩写 [省略语] ablative 夺格(的) abrupt 突发音 accent 口音/{Phonetics}重音 accusative 受格（的） acoustic phonetics 声学语音学 acquisition 习得 action verb 动作动词 active 主动语态 active chart parser 活动图句法剖析程序 active knowledge 主动知识 active verb 主动动词 actor-action-goal 施事(者)-动作-目标 actualization 实现(化) acute 锐音 address 地址{信息科学}/称呼（语）{语言学} adequacy 妥善性 adjacency pair 邻对 adjective 形容词 adjunct 附加语 [附加修饰语] adjunction 加接 adverb 副词 adverbial idiom 副词词组 affective 影响的 affirmative 肯定（的；式） affix 词缀 affixation 加缀 affricate 塞擦音 agent 施事 agentive-action verb 施事动作动词 agglutinative 胶着（性） agreement 对谐 AI (artificial intelligence) 人工智能 [人工智能] AI language 人工智能语言 [人工智能语言] Algebraic Linguistics 代数语言学 algorithm 算法 [算法] alienable 可分割的 alignment 对照 [多国语言文章词；词组；句子翻译的] allo- 同位-

自然语言处理 第一章

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 Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.wendangku.net/doc/4b2006514.html,) –信息楼645

课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译

提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法

问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告

2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告 (此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录 一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期 (4) 二、应用需求不断深化呾拓展，NLP市场将持续快速发展 (5) （一）应用场景丰富，NLP有望在多领域实现商业化 (5) 1、教育领域 (6) 2、医疗领域 (7) 3、金融领域 (8) 4、政务领域 (9) 5、智能设备领域 (9) （二）NLP市场持续快速发展，2025年全球市场将超220亿美元 (10) 三、主要公司分析 (11) （一）拓尔思 (11) （二）华宇软件 (13) 四、风险提示 (14) 图表目录

图1：Google以机器学习为背景的语音识别系统英文领域的字准确率 (5) 图2：NLP在多个使用场景呾行业领域都的广泛应用 (6) 图3：智慧医疗领域NLP应用 (8) 图4：2016-2025年全球NLP市场规模及预测 (11) 图5：2011-2017年中国智能语音产业规模 (11)

一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期 自然语言处理作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术，是未来人机交于的趋势，在大多数智能产品中，NLP 技术都是不可戒缺的。近几年来随着深度学习技术的突破，技术能力大幅提升，带动了一波产业热潮。 目前的应用中，DNN、RNN/LSTM呾CNN是语音识别中比较主流的方向。过去的一年中，语音识别取得了很大的突破，IBM、微软、Google、百度等多家机构相继推出了自己的Deep CNN模型，提升了语音识别的准确率。根据Mary Meeker年度于联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，逼近人类语音识别的准确率；2017年8月，微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的5.9%再一次降低到5.1%，达到目前最先进水平。在中文语音识别率方面，百度、搜狗，科大讯飞等主流平台识别准确率均在97%以上。此外，NLP对二浅层次的特征提取、分类等问题已经比较成熟，而深层次的语义理解正是如今研究的重要方向。NLP领域技术的不断突破，为语音技术的落地提供了可能。

自然语言处理

自然语言处理 2002．11．09 中国科学院计算技术研究所

1.综述 .1.1. 绪论 .1.1.1.背景,目标 .1.1.1.1. 研究自然语言的动力 1．语言是思维的裁体，是人际交流的重要工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80％以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10％，用于过程控制的不到5％，其余85％左右都是用于语言文字的信息处理。在这样的社会需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智能界所关注的核心课题之一。 2．由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识。 .1.1.1.2. 什么是计算语言学 计算语言学（Computational Linguistics）指的是这样一门学科，它通过建立形式化的数学模型，来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力的目的。 计算语言学（Computational Linguistics）有时也叫计量语言学（Quantitative Linguistics）, 数理语言学（Mathematical Linguistics）, 自然语言理解（Natural Language Understanding）, 自然语言处理（Natural Language Processing）, 人类语言技术（Human Language Technology）。 .1.1.1.3. 图灵测验 在人工智能界，或者语言信息处理领域中，人们普遍认为可以采用著名的1950年描述的图灵试验(Turing Test )来判断计算机是否“理解”了某种自然语言。 .1.1.1.3.1.Turing模仿游戏(Imitation Game) ●场景：男性被试、女性被试、观察者， 3者在3个不同的房间，房间号分别为X, Y, O ●规则：观察者用电传打字机与被试们通信， 男性被试欺骗观察者、女性被试帮助观察者。 ●目标：观察者要判断出X房间里被试的性别。

2160258 自然语言处理与信息检索(中英文)(2011)

天津大学《自然语言处理与信息检索》课程教学大纲 课程编号：2160258 课程名称：自然语言处理与信息检索 学 时： 32 学 分： 1.5 学时分配： 授课：16学时上机：16学时 授课学院： 计算机科学与技术学院 适用专业： 计算机、语言学专业本科生或研究生 先修课程： 统计学、面向对象程序设计、人工智能或机器学习的相关知识 一．课程的性质与目的 自然语言处理技术是自动人机交互、搜索引擎、机器翻译、信息抽取等应用的重要支撑技术。本课程将系统地介绍自然语言处理（NLP）的基本概念、常用的算法和重要的应用。在基本概念和算法上，将介绍词汇、句法、语义分析等的基本知识。贯穿其中，将重点介绍统计自然语言处理的关键算法，主要是在大规模语料库的支持下，统计语言模型在语言知识自动学习中的应用。在应用方面，将结合文本分类和聚类、机器翻译、信息检索、网络挖掘等进一步加深学生对自然语言处理系统的设计策略和实现技术的了解。 二．教学基本要求 了解和掌握自然语言处理的基本理论基础，包括统计学和语言学基础，词汇、语法和语义的相关概念及算法，以及自然语言处理的理论和方法在文本自动分类、聚类、信息检索和机器翻译等方面的应用。 三．教学内容 课程的基本内容包括：（1）自然语言处理的数学基础，如贝叶斯模型、噪声信道模型、熵和互信息等的概念、n元语法模型和HMM模型等，同时介绍这些模型在具体实践中的应用；（2）自然语言处理的语言学基础，介绍有关词法和语法等方面的知识，包括词语搭配、语义消歧、概率句法分析等内容；（3）自然语言处理的应用，如文本分类和聚类、信息检索、统计机器翻译、互联网信息挖掘。

课堂讲座（26学时） 第一章绪论 介绍自然语言处理的相关概念，使学生有一感性认识；同时说明自然语言处理中的不同方法论。 第二章 统计学基础 统计学基础知识，包括贝叶斯模型、噪声信道模型，熵、交叉熵和互信息等的概念。 第三章 语言学基础 介绍有关词性、句法、语法和语义等方面的语言学知识；基于语料库的统计自然语言处理，包括语料获取和标注以及应用等。 第四章 词语搭配 如何鉴定相邻或非相邻词语之间组合强度，即如何识别有意义的短语结构。第五章 n元语法模型 n元语法模型的建模和应用。 第六章 语义消歧 有监督和无监督的语义消歧。 第七章 隐马尔可夫模型与词性标注 有关隐马尔可夫模型的建模、算法及其在词性标注中的应用。 第八章 概率句法分析 上下文无关文法（CFG）、概率上下文无关文法（PCFG）、句法分析树等概念；基于概率的最佳句法分析树的确定；滨州树库；改进PCFG的方法。 第九章 文本分类和聚类 文本分类和聚类的算法介绍。 第十章 信息检索与挖掘 有关信息检索、信息挖掘的模型和理论。 第十一章统计机器翻译 基于统计的机器翻译的概念、方法、模型和应用等。 实验（6个学时） 实验一：基于搜索引擎，判断某种语言搭配是否符合语言规范；

自然语言处理NLP论文

自然语言处理NLP论文1．引言 做为人工智能（AI）的一个研究主题，自然语言处理（NLP）已经在一些系统中得到应用。人类使用自然语言（如汉语、英语）进行交流是一种智能活动。AI研究者们一直在尝试形式化处理自然语言所需要的过程机制，如把自然语言概念化为一种知识库系统以处理人与计算机的自然语言对话，并建立计算机软件来模型化这个处理过程。一种比较成熟和有效的方法并不使用显式的领域模型而是利用关键字或模式(Pattern)来处理自然语言。这种方法利用预先设计的结构存储有限的语言学和领域知识，输入的自然语言句子由预定义的含有指示已知对象或关系的关键字或模式的软件来扫描处理。这种方法也即做为一种自然语言接口与数据库系统或专家系统等进行连接，以检索其中的信息。通过学习国外相关应用案例，分析一个英语自然语言处理的模型系统，从而研究并实现基于WEB与汉语自然语言处理的地理信息查询系统模型。 2．基于英语自然语言处理的系统模型Geobase 2．1 Geobase模型简介 Geobase是针对一个地理信息系统的查询而研制的，其中用自然语言英语来查询地理信息数据库（Visual Prolog可装入的一个文本文件）。通过输入查询的英语句子，Geobase

分析并转换这些英语句子为Visual Prolog能够理解的形式，然后给出查询的答案。Geobase把数据库看做是由联系而联接起来的实体联系网络。实体是存储在数据库中的数据项，联系是联接查询句子中实体的词或词组，如句子Cities in the state California，这里的两个实体Cities和state 是由联系in 联接的，词the在这里被忽略，而California被看做是state 实体的一个实例。Geobase通过将用户的查询与实体联系网络进行匹配来分析查询句子。如查询句子：which rivers run through states that border the state with the capital Austin? 首先忽略某些词：which、that、the、?，其结果查询句子为：rivers run through states border state with capital Austin，其次找出实体与联系的内部名，实体可能有同义词、复数，联系也有同义词并可能由几个词组成等，经过转换后，查询句子为：river in state border state with capital Aaustin，通过查找state with capital Austin的state，Geobase再找出与这个state相邻接的所有的states，最后找出run through（由assoc("in",["run","through"])转义为in）states的rivers。2．2 数据库及实体联系网络 数据库谓词举例如下： state(Name,Abbreviation,Capitol,Area,Admit,Population,City,C ity,City,City) city(State,Abbreviation,Name,Population)

大数据时代的自然语言处理

言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正） 的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process- ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Com- putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版） 。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍 大数据时代的自然语言处理 ——评《统计自然语言处理（第2版）》 关键词：自然语言处理　统计方法　专著 赵东岩 北京大学 网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。 《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语