NLP - Visionary leadership skills (4.2 of 4)
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_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：
点此下载完整数据集
自然语言处理
《自然语言处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课号：CS229 2、课程名称（中/英文）：自然语言处理/Natural Language Processing 3、学时/学分：32/2 4、先修课程：程序设计语言 5、面向对象：本科三\四年级（ACM班） 7、教材、教学参考书： ?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995. ?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Springer-Verlag, 1999 二、本课程的性质和任务 自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，进行摘要和评价，并进行介绍、提问和讨论，使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上，要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目，使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理 论和技术并最终加以实践。 三、本课程教学内容和基本要求 1. Overview (4)
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
自然语言处理技术分享1
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。
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/e07216141.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)
自然语言处理技术的三个里程碑
自然语言处理技术的三个里程碑 微软亚洲研究院黄昌宁张小凤 摘要要：本文就半个世纪以来自然语言处理（NLP）研究领域中笔者所观察到的要点进行阐述，其中包括两个事实和三大重要成果。近年自然语言处理研究所揭示的两个事实为：（1）对于句法分析来说，基于单一标记的短语结构规则是不充分的；（2）短语结构规则在真实文本中的分布呈现严重扭曲。换言之，有限数目的短语结构规则不能覆盖大规模语料中的语法现象。这与原先人们的预期大相径庭。笔者认为，NLP技术的发展历程在很大程度上受到以上两个事实的影响。从这个意义上来说，在该领域中可以称得上里程碑式的成果有如下三个：（1）复杂特征集和合一语法；（2）语言学研究中的词汇主义；（3）语料库方法和统计语言模型。业内人士普遍认为，大规模语言知识的开发和自动获取是NLP 技术的瓶颈问题。因此，语料库建设和统计学习理论将成为该领域中的关键课题。 关键词词：自然语言处理复杂特征集词汇主义语料库方法统计语言模型 1. 引言 随着高科技的迅速发展，其应用深入人们生活的各个方面。信息输入、检索、人机对话等对自然语言处理（NLP）提出越来越高的要求，使NLP 研究成为本世纪最热门的学科之一。从50年代的机器翻译和人工智能研究算起， NLP 至今至少也有长达半个世纪的历史了。在这个进程中，学术界曾经提出过许多重要的理论和方法，也诞生了丰富的成果。但笔者认为，近二十年年来在这一领域中堪称里程碑式的贡献有如下三个：（1）复杂特征集和合一语法；（2）语言学研究中的词汇主义；（3）语料库方法和统计语言模型。这三个成果将继续对语言学、计算语言学和NLP 的研究产生深远影响。为了更好地理解这些成果的意义，有必要先介绍一下两个与此相关的事实。 2. 两个事实 2.1 事实之一 大家知道，在自然语言处理中为了识别一个输入句子的句法结构，首先要把句子中的词一个一个地切分出来：然后去查词典，给句子中的每个词指派一个合适的词性（part ofspeech）；之后再用句法规则把句子里包含的的句法成分，如名词短语、动词短语、小句等，逐个地识别出来。进而，判断每个短语的句法功能，如主语、谓语、宾语等，及其语义角色，最终得到句子的意义表示，如逻辑语义表达式。这就是一个句法分析的全过程。 本文要提到的第一个事实是：短语结构语法（Phrase Structure Grammar，简称PSG）不能有效地描写自然语言。PSG在Chomsky 的语言学理论中占有重要地位，并且在自然语言的句法描写中担当着举足轻重的角色。但是它有一些根本性的弱点，主要表现为它使用的是像词类和短语类那样的单一标记，因此不能有效地指明和解释自然语言中的结构歧义问题。让我们先来看一看汉语中“V+N”组合。假如我们把“打击，委托，调查”等词指派为动词（V）；把“力度，方式，盗版，甲方”等词视为名词（N）。而且同意“打击力度”、“委托方式”是名词短语（NP）,“打击盗版”、“委托甲方”是动词短语（VP）。那么就会产生如下两条
中国自然语言处理白皮书
中国自然语言处理白皮书 中国人工智能学会 二○一五年十一月
《中国人工智能系列白皮书》编委会 主任：李德毅 执行主任：王国胤 副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强 委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良 鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞 任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫 王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖 吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成 张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺 《中国自然语言处理白皮书》编写组 任福继王小捷黄河燕孙茂松靳光谨 周国栋王明文蔡东风何婷婷黄萱菁 常宝宝王晓龙黄德根胡海青于浩 朱靖波古丽拉·阿东别克昝红英吴华 晋耀红王厚峰张玉洁张桂平谭咏梅 张克亮全昌勤孙晓陈清财王荣波 卫志华钟茂生徐睿峰邱锡鹏沈李斌 张仰森李蕾袁彩霞
目录 第1章引言 (1) 第2章汉语切分 (2) 2.1汉语切分的性能 (2) 2.2汉语切分的问题 (4) 2.3小结 (6) 第3章人机对话 (7) 3.1 人机对话系统 (7) 3.2 对话管理技术 (9) 3.3 小结 (12) 第4章总结 (13) 第5章参考文献 (16)
第1章引言 近年来，随着自然语言处理技术的迅速发展，出现了一批基于自然语言处理技术的应用系统，这些系统引起了大众的热议。例如，IBM 的Watson在电视问答节目中战胜人类冠军，苹果公司的Siri个人助理被大众广为测试，谷歌、微软、百度等公司纷纷发布个人智能助理，科大讯飞牵头研发高考机器人。这些应用的出现使自然语言处理一时成为热点话题，人们对这些应用乃至应用背后的技术进行了各种各样的评论。有的充满期待，希望未来自然语言处理技术能产生越来越多有价值的应用系统；也有的表示担心，担心技术的发展会对人们自身的工作机会造成冲击。 那么，自然语言处理当前的技术和应用状况究竟如何，已经取得了什么进展、未来的发展会如何？人们的什么期待可能变成现实，什么担心其实还没有必要呢？本白皮书力图对这两个问题作出部分回应。 本白皮书首先对目前研究人员在自然语言处理技术及应用方面主要做了什么、做得怎么样进行一些介绍。但是，本白皮书并不准备也不可能做成一个自然语言处理领域的全面技术综述，而只是分别选择自然语言处理领域的一个典型技术和一个典型应用进行介绍和分析。之后，就如何认识当前以及未来的自然语言处理技术和系统给出我们的观点。白皮书力求不用太多的专业术语，而是以较为浅显的语言进行阐述。 全书的内容安排如下：在第二章是汉语切分技术的发展介绍和现状分析，第三章是人机对话系统的发展介绍和现状分析，第四章是总结，给出我们的观点。
自然语言处理技术分享1
自然语言处理技术分享1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。