自然语言处理的21个基本概念

2021-01-30 15:29| 发布者: |

  是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言是自然而然的随着人类社会发展演变而来的语言区别于如程序设计的语言的人工语言。

  自然语言是人类特有的用来表达情感、交流思想的工具本质是一种信息编码。语音和文字是构成语言的两个基本属性语音是语言的物质外壳文字则是记录语言的书写符号系统。

  美国计算机科学家马纳瑞斯Bill Manaris给自然语言处理的定义为“自然语言处理是研究人与人交际中以及人与计算机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。”

  语言模型language model通过对句子的上下文特征进行数学建模来回答一个问题出现的句子是否合理。语言模型是自然语言的基础广泛应用于机器翻译、语音识别、拼写纠错、输入法、手写体识别等。

  语音分析speech analysis是要根据音位规则从语音流中区分出一个个独立的音素再根据音位形态规则找出音节及其对应的词素或词。

  通过自动文摘不同的实现方式将自动文摘分为文档的摘录extract或文档的摘要abstract。摘录通过提取文档中最重要的部分找到若干句子或句子片段来表示文本的大意可能也会包含少量次要的部分进行文摘摘要通过理解文本描述了对文档内容的总结未必直接包含文档内容的原句。

  信息检索主要是从海量文档集合中找到与用户需求一般通过关键词表达相关的文档列表而信息抽取则是希望直接从文本中获得用户感兴趣的事实信息。两者也有密切的关系信息抽取系统通常以信息检索系统如文本过滤的输出作为输入而信息抽取技术又可以用来提高信息检索系统的性能。

  信息抽取与问答系统也有密切的联系。一般而言信息抽取系统要抽取的信息是明定的、事先规定好的系统只是将抽取出来的事实信息填充在给定的框架槽里而问答系统面对的用户问题往往是随机的、不确定的而且系统需要将问题的答案生成自然语言句子通过自然、规范的语句准确地表达出来使系统与用户之间形成一问一答的交互过程。

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  研究的内容包括但不限于如下分支:文本分类、信息抽取、自动摘要、智能问答、话题推荐、机器翻译、主题词识别、知识库构建、深度文本表示、命名实体识别、文本生成、文本分析(词法、句法、语法)、语音识别与合成等。并对一些分支领域进行了详细介绍。

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  自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言,是自然而然的随着人类社会发 展演变而来的语言,而不是人造的语言,它是人类学习生活的重要工具。概括说来,自然语 言是指人类社会约定俗成的,区别于人工语言,如程序设计的语言。在整个人类历史上以语 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...

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   机器翻译 准确率指标:BLEU(波勒) 使用模型:Seq2seq模型 BLEU算法实际上在做的事:判断两个句子的相似程度。 BLEU是做不到百分百的准确的,它只能做到个大概判断,它的目标也只是给出一个快且不差自动评估解决方案。 目前BLEU再大部分语言上评分0.2-0.4,迟迟未超过0.5 信息检索 对大规模的文档进行索引。可...

  中文分词: 词性标注: 词性标准课参考哈工大LTP词性列表。 命名实体识别:

  知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是我自己总结了一份知识体系结构,不足之处,欢迎指正。内容来源主要参考黄志洪老师的

  》,虽然很多内容写的不清楚,但好像中文NLP书籍就这一本全一些,如果想看好的英文资料,可以到我的GitHub上下载:

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  TF-IDF(term frequencyinverse document frequency) 这是一种用于信息检索的一种常用加权技术。它是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 假如一篇文件的总词语数是100个,而词语“母牛”出现了3次,那么“母牛”...

  NLP(9)句法分析c:局部句法分析、依存关系分析),至此,繁复冗长的句法分析部分就结束了。 在这一部分中,我们将要介绍NLP领域的一个重要问题:语义分析。 语义分析分为两个部分:词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后,我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。 【一】词汇级语义...

  一、前言 1、前人研究 图灵的图灵机 关于算法计算模型的研究;图灵机是一种抽象的数学模型; 香农的信息论 噪声声道,解码;把熵作为测量信道的信息能力或者语言的信息量的一种方法,用概率测定;噪声信道与解码模型; 信息:文字和语言/数字和信息;信息冗余是信息安全的保障/语料对翻译至关重要。 信息的度量:信息熵是对一个信息系统不确定性的度量;熵;冗余度;条件熵;互信息;相对熵;相对熵,利用...

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  (NLP,Natural Language Processing)、计算语言学(CL,Computational Linguistics)、人类语言技术(HLT,Human Language Technology),又或者“应用语言学”、“语言工程(LE)”等等,这些名称都可以用于描述这个与人类语言以及计算机双向相关的领域。其实忽略这些概念细节之间的区别,NLP(或

  一、概念 1. 语言学方面 语法学:研究句子结构成分之间的相互关系和组成句子序列的规则。 语义学:研究如何从一个语句中词的意义,以及这些词在该语句中句法结构中的作用来推导出该语句的意义。 语用学:研究不同上下文中语句的应用,以及上下文对语句理解所产生的影响。 2. 信息论方面 相对熵(简称KL距离):衡量两个相对随机分布的差距。 交

  1.分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成 一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 2.词性标注 词性标注(Part-of-Speech tagging 戒POS tagging),又称词类标注或者简称标注,是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程 序,也即确定每个词是名词、动词、形...

  amp;amp;amp;amp;amp;amp; amp;amp;amp;amp;amp;amp; amp;amp;amp;amp;amp;amp; amp;amp;amp;amp;amp;amp;在面试的过程中被问到了attention,原来虽然其实已经实际用过attention了,也知道个大概原理是加权求和,但是对于加权的具体方法以及权值得分的计算并不是很清晰,面试答的一般,正好最近实习的地方

  问题要转化为机器学习的问题,首先就要把单词数学化表示,就是用n维实数向量来代表一个单词。 Word2Vec: 基本思想是把自然语言中的每一个词,表示成一个统一意义统一维度的短向量。 对话系统 对话系统发展历程的三个阶段: 1.基于符号规则和模板的对线.基于统计机器学习的对线.基于数据驱动的深度学习的对话系统 对话系统根据不同的应用场景可以分为两种类型: 1.任务型对话系统 面向垂直领域,目的是帮助用户完成预定任务或动作, 应用场景:虚拟个人助理,预定机票、

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