自然语言处理-课件1

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

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

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

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。

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)

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。

【CN109947921A】一种基于自然语言处理的智能问答系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910207884.0 (22)申请日 2019.03.19 (71)申请人 河海大学常州校区 地址 213000 江苏省常州市晋陵北路200号 (72)发明人 陈婧怡　陈慧萍　杜鹏　丁翰雯　 (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/31(2019.01) (54)发明名称 一种基于自然语言处理的智能问答系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于自然语言处理的智 能问答系统，包括知识库构建模块、问答对管理 模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包 括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构 建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管 理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问 答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所 提问题和知识库生成模块所创建的问答对进行 匹配，本发明从文档中提取尽可能多的高质量问 答对， 答复提高了知识库的检索效率和准确度。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109947921 A 2019.06.28 C N 109947921 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109947921 A 1.一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对题进行匹配。 2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述文档预处理模块用于过滤文档中的无用信息，过滤过程包括： 采用正则表达式过滤所接收到文档中的无用信息输出文件集OUT1； 采用最长公共子序列算法去除文件集OUT1中的重复部分得到文件集OUT2； 将文件集OUT2按照设定的粒度进行分类，去除各分类文档中的公有部分，得到包含目录和正文的文件集OUT3； 采用最长公共子串算法对文件集OUT3进行分类，除去各分类文档的公有部分，得到正文集合OUT4。 3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述构建文档结构树模块用于构建文档结构树，构建过程包括： 1)分析得到正文的HTML源码，根据深度优先遍历构建HTML树； 2)调节构建好的HTML树的结构，使树的叶子节点可以直接构成问答对的答案部分，生成文档结构树； 3)深度遍历文档结构树，生成问题关键词结构树。 4.根据权利要求3所述的一种基于文档结构树的问答对自动构建方法，其特征在于，生成问题关键词结构树的规则如下： a)遍历到叶子节点； b)孩子节点中存在表示句意完整的标点； c)孩子节点存在分支，并且符合以下判定规则： c1)各孩子节点语义近似； c2)各孩子子树结构相同。 5.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述问答对模块用于构建问答对，构建过程包括： 1)问答对构建模块将得到的文档结构树进行深度优先遍历，将得到的每一条路径中的关键词集合作为问题备选关键词，并对叶子节点的父节点进行遍历去除父节点信息后构成答案，产生关键词组-答案集合； 2)生成问题后，在构建问答对时，如果关键词、问句、答案有任何一部分为null值，则舍弃该问答对； 3)去除重复的问句，初步得到问答对，以根节点作为关键词，如果关键词与问题不匹配，则利用分词与命名实体抽取方法生成关键词作为该问答对的关键词； 4)遍历过程中遇到纯问句不进入问题生成流程，直接将问句作为问题，下属节点作为答案，作为问-答对并对问句做命题实体抽取，构成关键词导出。 6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，生成问题具体为：对于问题关键词结构树进行中文分词构建自定义词库，再通过语义模板法生成 2

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。

深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用 李晟群 摘要：近年来，深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展，但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中，研究还未取得重大突破.本文通过分析目前国内外部分专家学者对面向自然语言处理的深度学习研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，介绍深度学习的基本概念；分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及应用策略和深度学习的平台和工具；对深度学习在自然语言处理处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望. 关键词：自然语言处理，深度学习，神经网络 1.前言 深度学习在图像的语音领域取得了突出成果，但是在自然语言处理上还未取得重大突破，与语音和图像不同，语言是一种经过人类大脑产生并加工处理的符号系统，似乎模仿人脑结构的人工神经网络应该在自然语言处理领域拥有更多优势，但实际情况并非如此.同时，近几十年来，基于统计的模型成为自然语言处理非主流方法之后，属于统计方法典型代表的人工神经网络在自然语言处理领域依然没有得到足够重视.当然，这一切在2006年Hinton等提出深度学习[1]以后，情况发生了变化，当前结合深度学习模型开展自然语言处理相关应用已经取得了一定成果，并成为研究热点之一.本文主要对深度学习在自然语言处理领域的研究概况进行总结，并且指出当前存在的问题和对未来的发展方向进行一个探讨. 2.深度学习的基本概念 深度学习（Deep learning）通过建立深层神经网络，模拟人脑的机制进行解

释并分析学习图像、语音及文本等数据，是目前机器学习研究中的一个热点领域.传统机器学习工作的有效性，很大程度上依赖于人工设计的数据表示和输入特征的有效性；机器学习方法在这个过程中的作用仅仅是优化学习权重以便最终输出最优的学习结果.与传统机器学习方法不同的是，深度学习试图自动完成数据表示和特征提取工作；并且深度学习更强调，通过学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力.从认知科学角度来看，这个思路与人类学习机理非常吻合. 3.深度学习在自然语言处理领域的研究概况 神经网络和深度学习模型首先是在计算机视觉等领域取得了进展，而在自然语言处理领域，其获得大量应用的时间相对较晚.从二十一世纪初开始，一些将神经网络和深度学习应用在自然语言处理领域的文章被陆续发表. Bengio et al.（2003）[2]提出了利用递归神经网络建立语言模型，该模型利用递归神经网络为每个词学习一个分布表示（distributed representation）的同时，也为词序列进行了建模.该模型在实验中取得了比同时期最优的n元语法模型更好的结果，且可以利用更多的上下文信息. Bordes et al.（2011）[3]提出了一种利用神经网络和知识库（knowledge base）学习介个化信息嵌入（Structured Embeddings）的方法，该方法在WordNet和Freebase上的实验结果表明其可以对结构化信息进行嵌入表示. Mikolov et al.（2013）[4]提出了连续词袋模型（continuous bag ofwords，CBOW），该模型使用句子中某个词位置周围的词来预测该词；该工作还同时提出了skipgram模型，该模型可以利用句子中某个位置的词预测其周围的词.基于这两个模型，Mikolov et al.[4]开源了工具word2vec4，用来训练词向量，该工具已经得到了广泛应用. Kim（2014）[5]将卷积神经网络引入自然语言处理的句子匪类任务.该工作利用一个具有两个通道（channel）的卷积神经网络对句子进行特征提取，最后对提取的特征进行匪类.实验结果表明卷积神经网络在对自然语言进行特征提取方

(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

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/4c9021987.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