自然语言与计算机编程语言的相通性
图１ 自然语言的基本架构
1.2 计算机编程语言的概念
计算机编程语言自1946年计算机诞生以来，发展十分
迅速，首先出现的编程语言是二进制代码语言，也就是我们
俗称的机器语言，后来随着时代的发展，为了满足广大用户
的需求，于是就诞生了助记符语言（汇编语言），值得一提
的是，机器语言和汇编语言都是面向机器的，与机器有关，
可移植性也比较差，学习难度较高，推广起来也比较难。为
了更加方便地进行计算机编程，算法语言诞生，也就是我们
年度培养对象项目（项目编号：YQ2015227）阶段性研究成果。
李德平（1980-），男，湖北广水人，硕士研究生，高级工程师。研究方向：移动应用开发、高职教育等。
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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。
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
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
北京大学自然语言处理
语言信息工程系与自然语言处理 自然语言处理做什么？ 首先，让我们从那些比较实用的方面来看看什么是自然语言处理。一般来说，所有那些和语言相关的数据，以及处理它的计算机程序，都是我们研究的内容。现在，个人计算机和网络已经进入我们日常的生活，我们用它们做文书处理，收发电子邮件，看新闻，搜索资料，…，所有这些，我们看到的、输入的和存贮的都用到了至少一种自然语言，比如说，中文或者是英文。 自然语言处理技术，简单来说就是实现那些与语言处理相关的特定任务的程序，举例来说，它们可能是： 支持文本处理：例如，智能文字输入，查找拼写错误，寻找与改正病句等； 写作支持：帮助作者寻找合适的语言表达方法，甚至文体风格，至少也能帮助用户使用最正确的术语表达形式； 辅助翻译：从一种语言翻译为另一种语言，或多种语言，未来的目标是全自动化高正确率的翻译，虽然达到这个目标的路很艰辛； 改进信息组织与管理：文献主题标引、关键词标引，文本分类、聚类，自动文摘，模板式信息提取等等。由此，我们可以更有效地利用信息和知识； 信息检索，除了研制更强大更准确的搜索引擎之外，也有相当多的研究关注如何检索到更深层次的东西，例如试图分析与理解被检索文档的语义内容等； 辅助语言学习，如果现在我们还不用计算机以及有效的语言学方法来帮助我们学习语言，无论是母语还是外语，那是不可思议的。事实上，自然语言处理在语言教学领域已经开始大展身手了… 所有这些问题我们要能有完美的解决，显然不只是应用计算机科学与技术的技艺。更进一步说，我们要透彻理解和把握自然语言的自身特性。自然语言处理横跨计算机科学和语言学，相应的数学和逻辑基础也很重要。 从抽象化的理论层面看自然语言处理，则更加微妙。计算机只是操纵符号运算的自动机器。语言是符号的集合和系统，尽管自然语言包含了极其复杂的符号以及运用的规则。自然语言处理技术扩展了传统语言学研究的视野和方法，让
自然语言处理在现实生活中运用
自然语言处理在现实生活中运用 1 需求分析与描述： 首先谈下这款软件的来源和用途吧，本科至今没有挂科记录，很不幸第一次《英语学位英语考试
成果篇 —— 自然语言处理与数据挖掘研究的两个应用成果
自然语言处理与数据挖掘研究的应用 唐杰李涓子 清华大学计算机系知识工程研究室 清华大学计算机系知识工程研究室研究方向为网络环境下的知识工程，研究室融合自然语言处理、社会网络分析与挖掘和语义Web技术，研究Web信息处理的基础理论和关键技术。研究者社会网络挖 掘与搜索系统ArnetMiner II和面向事件的新闻挖掘与搜索系统Newsminer是实验室应用多年的研究 成果建立的在学术研究和新闻领域的应用系统。 一、研究者社会网络的挖掘与搜索系统 ArnetMiner II（简称AMiner, https://www.wendangku.net/doc/9e4800834.html,）是通过研究者合作关系建立起来的社会网络挖掘与搜索系统。系统采用自然语言处理和社会网络分析与挖掘技术，提供研究者语义信息抽取、面向话题的专家搜索、权威机构搜索、话题发现和趋势分析、基于话题的社会影响力分析、研究者社会网络关系识别、即时社会关系图搜索、研究者能力图谱、审稿人推荐在内的众多功能，能够为研究者提供更全面的领域知识和更具针对性的研究话题和合作者信息，为科研的更好发展提供服务。 (a) 专家搜索。(b) 会议分析。
搜索数据挖掘领域专家、权威机构和相关学术论文。用户可以个性化的定制搜索结构。近10年国际会议SIGIR引用次数最高的100篇文章在各年的分布，作者国籍(原籍)分布等。 图 1:系统部分功能截图（https://www.wendangku.net/doc/9e4800834.html,） 图1举例列举了AMiner系统的两个功能：(a) 专家搜索和 (b) 会议分析。其中在专家搜索中，用户输入查询词（例如：data mining），系统返回该领域专家、重要的国际会议和权威期刊或者权威机构以及相关学术论文。在该搜索中，用户还可以个性化的定制返回结果。在会议分析功能中，用户可以查看指定国际期刊或者国际会议近年引用次数最高的文章在各年的分布、作者国籍(原籍)分布、以及引用次数最高的作者排序情况等。 目前AMiner系统共收录103万研究者、314万篇论文信息和8,046多个会议信息，累积数据规模已经达到2.35 TB，系统在线运行7年多以来，吸引了220个国家2,766,356个独立IP的访问。吸引了218个国家210万个独立IP的访问（>1亿3千460万访问日志），访问量还在以每月平均20%左右的速度增长。并且，系统API还得到全球最大出版社Elsevier和KDD’10-’12, PKDD’11, ICDM’11, WSDM’11, ISWC’10等20余个重要国际会议进行论文-审稿人自动分发和提供语义信息服务。同时，ArnetMiner系统为社会网络挖掘的科学研究提供大量科研数据，已成为学术搜索和社会网络挖掘研究的实验平台。 二、面向事件的新闻挖掘与搜索 NewsMiner（https://www.wendangku.net/doc/9e4800834.html,）是一个采用中文信息处理和文本挖掘技术实现的面向事件的新闻挖掘与搜索系统。系统从新闻本身的特点（5W1H）出发，以事件为核心，利用话题分析与知识关 联技术，从事件、话题、实体三个层面组织新闻，为用户提供一个更深入、更便捷的新闻事件理解和 搜索服务。NewsMiner包含4个组件： 1.数据采集：数据采集是从互联网上获取新闻事件相关数据并进行结构化处理的组件，为系统 提供数据保障。新闻相关数据包括新闻专题报道、用户生成内容和大规模知识库，目前主要 从新闻门户专题网站和百度热搜词获取新闻事件报道新闻、从微博和天涯等论坛获得新闻相 关的用户生成内容并抓取百度百科、互动百科和Wiki等公共的大规模知识库。 2.新闻挖掘：新闻挖掘是NewsMiner中核心组件，为系统提供面向事件的新闻分析和挖掘算法。 主要包括实体识别与抽取、事件话题模型与分析、以及知识链接。实体识别与抽取是从新闻 文档识别命名实体（人物、地点、组织机构和时间）的过程，回答Who、Where和When的问 题；话题建模与分析是通过话题模型发现同一事件下的隐含话题，并通过概率分布分析事件、话题和实体之间关系，是发现媒体和用户关注点的过程；知识链接是将新闻事件和实体和外
计算机处理自然语言的探索
甘肃政法学院 本科学年论文（设计）题目计算机处理自然语言的探索 计算机科学学院信息管理与信息系统专业 2010级信管班 学号： 201081020142 姓名：____ 杨雨龙______ 指导教师：______魏___芸_______ 成绩：___________________ 完成时间：_________年 _______月
计算机处理自然语言的探索 摘要:自然语言处理是研究人与计算机之间语言交互的一门交叉型学科，也称为计算机语言学。它的研究主要是研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论与方法。它涉及了数学、语言学、逻辑学、和心理学等诸多研究领域，是一门非常复杂的学科。所以本文主要通过描述性语言来简单介绍一下计算机处理自然语言的发展历史，自然语言处理的基本问题，包括汉语自动分词，汉语文本自动标注，句法分析，语料库处理等，以及在实现语言的人机交互处理时的一些简单技术和自然语言处理在现实生活中的应用以及发展趋势。 关键词：计算机；自然语言；人工智能；人机交互 The Exploration Of Computer Processing Natural Language Abstract：natural language processing is human and computer language interaction between a door cross type discipline, Its research mainly is used between human and computer natural language effectively all kinds of communication theory and method. It involved mathematics, linguistics, logic, and psychology and so on many research fields, is a very complicated subject. So this paper mainly through the descriptive language to a brief introduction of computer processing natural language development history, The basic problem in natural language processing, including Chinese automatic word segmentation, Chinese text automatic tagging, syntactic analysis, corpus processing, as well as in achieving language interactive processing some simple technology and natural language processing in real life application and development trend. Key words：Computer; Natural language; Artificial intelligence; Human-computer interaction
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、
自然语言处理两千字
自然语言处理 信计1101 郭东旭 20111399 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。 一.什么是然语言处理 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。 二.自然语言处理的发展历史 自然语言处理的发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；1957-1970年的快速发展期；1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。 萌芽期(1956年以前) 1956年以前，可以看作自然语言处理的基础研究阶段。一方面，人类文明经过了几千
NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文
相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.wendangku.net/doc/9e4800834.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
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
自然语言和计算机编程语言的比较
自然语言和计算机编程语言的比较 周锡令 2000年3月23日 摘要： 计算机在处理编程语言方面的巨大成功和在自然语言处理方面的举步维艰形成了巨大的反差。“比较”是观察和分析事物的有效方法，把自然语言和人工设计的语言进行一番比较也许能给我们一些工作上的启示。 作为信息传递的媒介，目前的计算机语言和自然语言虽然在外表上有很大差异，但是在实质上的确有不少相通或者互相对应的地方。从最初的比较简单的计算机语言（例如初期的Basic）到后来越来越复杂的Fortran, C, C++，我们可以看到把自然语言中的一些机制逐步添加到计算给语言中的迹象。 计算机处理自然语言遇到重大困难，而人却能应付如裕，是因为人拥有知识（包括社会生活常识以及各种专业知识），并且具有应用这些知识来“解读”语句的能力。 自然语言是千百年以来为人际交流的目的而发展起来的。现在，人们越来越多地“上网”，计算机越来越成为这个语言社会中的一个重要的参与者。人们就会自觉、不自觉地根据计算机的“能力”去总结汉语的规律，反过来影响，甚至改造人们的语言习惯。 一方面，技术向自然语言的深层冲击，另一方面，自然语言向现代技术靠拢，这两方面的发展趋势会和起来，将会是解决“基于语义，基于理解的自然语言处理”这一战略任务的过程中的一个重要特征。 自然语言与编程语言之间的相似点 序言 经过几十年的全球性的努力，以机器翻译为代表的计算机自然语言处理工作始终没有达到人们预想的境界。于是我们竟不住要问：为什么电脑处理起“编程语言”来那样轻松自如，可以作好多非常复杂的事情；而在一句普通的自然语言面前却显得像一个大笨蛋呢？自然语言和编程语言的本质区别到底在哪里？ 自然语言和编程语言显然有很多地方不同。但是作为“语言”，两者都面临语言使用这所需要的一些要求： （1）有强大的表达能力（能够把事情说清楚） （2）结构化。人的短时记忆容量不多，信息如果不分层次，无论听说还是阅读
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
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。
人工智能在自然语言处理中的应用
2018年7月第17卷第4期 襄阳职业技术学院学报 Journal of Xiang Yang Vocational and Technical College Jul.,2018 Vol.17 No.4人工智能在自然语言处理中的应用 李彦峰 (兰州大学信息科学与工程学院，兰州 730000) 摘要：文章简述了自然语言处理的特点以及在研究过程中所遇到的困境，介绍了人工智能各种研究方法。以自然语言处理为目标，比较了各个方法的可行性，并以围棋人工智能AlphaGo 为例，介绍了机器学习不同于以往的研究思想，探究在自然语言处理领域运用机器学习建立模型的可行性，并简要介绍了训练模型的实现过程 关键词：自然语言处理；人工智能；机器学习 中图分类号:TP391.3 文献标识码：A 一、自然语言处理 (一）概述 自然语言处理就是利用电子计算机为工具对 人类特有的书面和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术。这种技术因为运用 环境和发展潜力巨大，已经成为一门专门的边缘性 交叉学科，涉及到语言学、计算机科学以及数学等。自然语言处理的目的在于建立各种自然语言处理 系统，包括机器翻译系统、自然语言理解系统、自动 系统、文字自 系统、数据库系统等。 自然语言是人的一，是人类区于其他动物的重要标志。人类可以借于自然语言交 ，在人交及成巨大用。，人类还借于自然语言进行动，的 。的，人类 一 性的工具进行思 ，人类进行 的 ，其实是 于自己 和自己进行 。以，自然语言，人类和科学技术的发展然有[进行。&神经网络 文章编号"2095-6584 (2018 $04-0071-04 自计算机 以，人类与计算机交互只能通 语言 的 ，用basic，pas-cal，C，li#p等计算机 计语言。对于计算机来 ，进 的 的行为 ，计 在这 到 翻译的 ，在自然语言 的 求，用计语言，再由特定的译转化为机器以理解的二进 。计算机够我们要完成的 事情，但是并不真正理解我们的语言。从这个意 义上 ，果要让计算机足够智，让计算机 能够直接理解我们的命显然是非常重要的，在 这其中，自然语言的处理即是人与计算机沟 的桥梁。 (二）遇到的困难 要解释自然语言处理中遇到的困难，以先从 计语言和自然语言的 谈：为什么计算 机以处理计语言 的 ，理解 人类的自然语言？用 计语言 ，上就是用该语言提供的元结构进行织搭建，创建新的模型。所的元结构，就是 计语言 分割的基 集。计 以用 收稿日期"2018-03-28 作者简介:李彦峰(1997-)，男，湖北襄阳人。本科生，研究方向：自然语言处理、深度学习。 71
- 自然语言处理研究现状与未来展望
- 自然语言处理两千字
- 自然语言处理的关键技术
- 浅谈自然语言处理
- 宗成庆--自然语言处理--第一章-绪论
- 自然语言处理的关键技术
- 北京大学自然语言处理
- 第三章自然语言的处理
- (完整版)自然语言和计算机编程语言的比较
- 计算语言学和自然语言信息处理研究和应用综述
- (完整版)自然语言处理
- 现代计算机智能识别技术处理自然语言研究的应用与进展
- 自然语言处理
- 自然语言处理的应用及发展趋势
- 自然语言处理的关键技术
- 第三章-自然语言的处理PPT课件
- NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)
- 人工智能的NLP：自然语言处理
- 自然语言处理的关键技术
- 计算机处理自然语言的探索