中文自然语言处理导论(黄锦辉等 著)思维导图

自然语言处理基础入门教程第一章：自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。

NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。

第二章：文本预处理在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。

文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。

其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。

第三章：词向量表示为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。

词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。

常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。

其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。

第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。

常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。

文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。

第五章：命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。

NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。

常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。

形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自动问答（Question Answering，QA）
针对用户提出的问题，给出具体的答案。 Apple理的主要任务（工作）
语言分析：分析语言表达的结构和含义
词法分析：形态还原、词性标注、命名实体识别、分词（汉 语、日语等）等
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
陈家骏，戴新宇 chenjj@
dxy@
精选课件
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理技术的应用 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译
(/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容（3）
基于语料库的自然语言处理方法（经验方法）
语言模型（N元文法） 分词、词性标注（序列化标注模型） 句法分析（概率上下文无关模型） 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） 机器翻译 (IBM Model等) ......（基于神经网络的深度学习方法）

有时候先说这样一个成份，后面说另外一个成份，但是，在另外一种语言中，这些语言 成分的顺序可能是完全相反的。
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5

第四节 本章小 警示性陈 情话语标记
第二节 示歉性话 语标记
第三节 埋怨性话 语标记
第四节 本章小结
第七章 示意性话语标记
第一节 认同性话 语标记
第二节 强调性话 语标记
第三节 征询性话 语标记
第四节 本章小结
全书结语
参考文献
后记
感谢观看
读
书
笔
记
第一节 延续性衔 接标记
第二节 过渡性衔 接标记
第三节 示例性衔 接标记
第四节 本章小结
第四章 理据性话语标记
第一节 来源性理 据标记
第二节 分析性理 据标记
第三节 确信性理 据标记
第四节 本章小结
第五章 表态性话语标记
第一节 坦言性表 态话语标记
第二节 断言性表 态话语标记
第三节 疑问性表 态话语标记
内容简介
序
第一章 绪论
第一节 “话语标 记”的特征
第二节 话语标记 与其他语言形式
的关系
第三节 话语标记 系统与研究
第四节 本章小结
第二章 话题性话语标记
第一节 引导 1
性话题标记
第二节 顺序 2
性话题标记
3 第三节 转换
性话题标记
4 第四节 结束
性话题标记
5 第五节 本章
小结
第三章 衔接性话语标记
06
第四章 理据性话语标 记
目录
07 第五章 表态性话语标 记
08
第六章 陈情性话语标 记
09
第七章 示意性话语标 记
010 全书结语
011 参考文献
012 后记
本书从现代汉语话语标记的应用实际出发，利用语料库归纳整理了现代汉语话语标记的系统和层次。将现代 汉语话语标记分为四个层次、132个次小类，共收入500个话语标记。并分析了侧重于话语组织功能的话题性、 衔接性、理据性之下的38个次小类共125个话语标记的特点与功能，重点讨论了侧重于人际互动功能的坦言性、 断言性、疑问性、警示性、示歉性、埋怨性、认同性、强调性等9个小类共121个话语标记，总结出这些话语标记 所具有的95种语用功能和部分话语标记的认知情况。

自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。

无障碍交流。
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THANK YOU
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应用领域
智能客服、智能家居、智能车载等。
26
07
自然语言处理前沿技术
2024/1/28
27
深度学习在自然语言处理中应用
词向量表示
通过神经网络训练语言模型，将词语表示为高维向量，捕捉词语 间的语义和语法关系。
文本分类
利用深度学习模型对文本进行自动分类，如情感分析、主题分类 等。
机器翻译
基于深度学习的机器翻译模型，如序列到序列（Seq2Seq）模 型，实现不同语言之间的自动翻译。
02
NLP涉及语言学、计算机科学、 心理学等多个学科，通过自然语 言处理技术，计算机可以处理、 分析、理解和生成人类语言。
4
自然语言处理发展历程
早期阶段
以词法分析、句法分析等语言学 理论为基础，采用基于规则的方
法进行自然语言处理。
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统计机器学习阶段
基于大规模语料库，利用统计机器 学习算法进行自然语言处理，如隐 马尔可夫模型、最大熵模型等。
观点挖掘
从文本中提取和归纳人们对特定主题或实体的观点。例如，从用户评论中挖掘出关于产品质量、服务等方面 的观点和意见。
情感词典与规则
构建和应用情感词典和规则来进行情感分析和观点挖掘。情感词典包含词语的情感倾向和强度信息，而规则 则可以根据文本中的特定模式或结构来识别情感或观点。
17
问答系统与对话生成
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词干提取
将词汇的不同形态还原为 其基本形式或词根，如将 “running”、“ran”、 “runs”等还原为 “run”。
常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。

识别和分析文本中的情感倾向和情感表达 ，对于舆情分析和产品评价具有重要意义 。
问答系统
文本生成与摘要
根据用户的问题，自动检索相关信息并生 成简洁明了的回答，是自然语言处理技术 的综合应用。
基于特定主题或要求，生成结构合理、语义 通顺的文本，或者将长文本浓缩为简短的摘 要，便于快速浏览和理解。
03
自然语言处理核心技术
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用 。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
词汇分析技术
分词技术
将连续的自然语言文本切分为独 立的词汇单元，是中文自然语言
处理的基础任务之一。
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签 ，如名词、动词、形容词等，有助 于理具有特定意义的实体， 如人名、地名、机构名等，对于信 息抽取和问答系统具有重要意义。
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
句法分析技术
短语结构分析
识别句子中短语的构成及 短语之间的关系，如主谓 关系、动宾关系等。

自然语言处理必备知识点自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

它涉及多个学科领域，包括计算机科学、语言学、数学和统计学等。

1. 分词与词性标注分词是将一段连续的自然语言文本切分成基本的语义单位——词。

词性标注则是为每个词标注其词性，如名词、动词、形容词等。

分词和词性标注是NLP中最基础的任务，也是其他任务的基础。

2. 句法分析句法分析是对句子的结构进行分析，确定其中的短语和句法关系。

常见的句法分析方法包括基于规则的分析和基于统计的分析。

句法分析对于理解句子的语法结构和语义关系具有重要意义。

3. 语义分析语义分析旨在理解句子的真实含义，包括词义消歧、指代消解、上下文推断等。

通过语义分析，计算机可以更好地理解人类的意图和需求。

4. 信息抽取信息抽取是从文本中提取结构化信息的过程，如实体识别、关系抽取等。

实体识别可以识别出文本中的人名、地名、组织机构等实体；关系抽取可以提取出实体之间的关系。

5. 机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。

机器翻译可以基于规则、统计或神经网络等方法进行，其中神经网络机器翻译在近年来取得了显著的进展。

6. 情感分析情感分析旨在识别文本中蕴含的情感倾向，如积极、消极、中性等。

情感分析在社交媒体分析、舆情监控等领域具有广泛应用。

7. 问答系统问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题。

问答系统需要对问题进行理解、信息检索、答案生成等多个步骤进行处理。

8. 文本分类文本分类是将文本分为不同类别的任务，如垃圾邮件分类、情感分类等。

文本分类可以基于机器学习算法或深度学习模型进行。

9. 语言模型语言模型是对句子的概率分布进行建模的技术。

语言模型能够判断一个句子是否合乎语法，也可以用于机器翻译、语音识别等任务。

10. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本的技术。

– “目前一些试用过的用户表示，改进后的 翻译服务在质量方面令人惊讶。对于那些 从未使用机器翻译的用户来说，他们完全 可以通过翻译后的文本理解原文的意思， 一些细微的错误并不会引起太大的麻烦。 ”
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心

自然语言处理基础知识在当今的科技时代，自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）正逐渐成为一项至关重要的技术。

它使计算机能够理解和处理人类的自然语言，为我们的生活和工作带来了极大的便利和创新。

那么，究竟什么是自然语言处理呢？简单来说，自然语言处理就是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。

我们日常使用的语言，如中文、英语、法语等，都属于自然语言。

这些语言具有丰富的词汇、复杂的语法结构和多样的语义表达方式。

自然语言处理的目标就是让计算机能够理解这些语言的含义，并能够根据给定的任务进行相应的处理和回答。

自然语言处理的应用场景非常广泛。

在智能客服领域，当我们向在线客服咨询问题时，背后往往是自然语言处理技术在分析我们的问题，并给出准确的回答。

在机器翻译中，计算机能够将一种语言自动翻译成另一种语言，帮助我们跨越语言的障碍。

在文本分类和情感分析中，计算机可以快速判断一篇文章的主题类别以及所表达的情感倾向，为信息的筛选和处理提供有力支持。

要实现自然语言处理，需要涉及到多个关键技术和概念。

其中，词法分析是基础的一步。

它包括对单词的识别、词性标注等。

例如，“跑步”这个词，要确定它是一个动词，这就是词性标注的工作。

句法分析则是对句子结构的解析。

通过分析句子中的主语、谓语、宾语等成分，计算机能够更好地理解句子的逻辑关系。

比如，“小明吃了一个苹果”，句法分析能够明确“小明”是主语，“吃了”是谓语，“一个苹果”是宾语。

语义理解是自然语言处理的核心之一。

它要弄清楚词语和句子所表达的真正含义。

有时候，同一个词在不同的语境中可能有不同的意思。

比如，“苹果”可以指水果，也可以指苹果公司。

在自然语言处理中，还需要解决一些常见的问题和挑战。

一词多义就是一个典型的问题。

像“打”这个字，在“打电话”“打球”“打酱油”中有着不同的含义。

如何根据上下文准确理解其含义，是需要解决的难题。

歧义问题也经常出现。

C(wn1wn ) C ( wn 1 )
N-gram:
P(wn
|
wn1 nN
1
)

C(wnn1N 1wn C(wnn1N 1)
)
• To have a consistent probabilistic model, append a unique start (<s>) and end (</s>) symbol to every sentence and treat these as additional words.
Stochastically pick the next word based on the conditional probability of each word given the previous N 1 words.
• Relative frequency estimates can be proven to be maximum likelihood estimates (MLE) since they maximize the probability that the model M will generate the training corpus T.
1
P(w1w2...wN )
• Measures the weighted average branching factor in predicting the next word (lower is better).
•PPT课件
13
Sample Perplexity Evaluation
• Models trained on 38 million words from the Wall Street Journal (WSJ) using a 19,979 word vocabulary.

作者简介
作者简介
这是《自然语言处理导论》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
"情感分析是自然语言处理的一个重要应用，它可以帮助我们理解和分析文本 中的情感色彩。" -这句摘录指出了情感分析在自然语言处理中的重要性，它 使得机器能够理解和分析文本中的情感色彩，从而更好地理解人类的情感和意 图。
"对话系统是一种实现人机交互的重要技术，它可以模拟人类之间的对话，帮 助人们解决问题和获取信息。" -这句摘录强调了对话系统在人机交互中的价 值，它使得机器能够模拟人类之间的对话，提供更自然和便捷的服务。
这些摘录只是《自然语言处理导论》中的冰山一角，但它们足以展示出这本书 的深度和广度。无论是对自然语言处理的初学者，还是对这个领域有深入了解 的研究者，这本书都是一个宝贵的资源。
阅读感受
最近，我阅读了《自然语言处理导论》这本书，它由电子工业社。这本书主要 涵盖了基础技术、核心技术以及模型分析三个部分，让我对自然语言处理 （NLP）有了更为深入的了解。
自然语言处理导论
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
读者
讲解
nlp
文本
理解
知识
基本概念
导论
处理
介绍 语言Leabharlann 项目处理基本
通过
技能
教材
语义
全面
内容摘要
内容摘要
《自然语言处理导论》是一本全面介绍自然语言处理（NLP）的入门教材，它提供了对NLP的基本 概念、主要算法和实用技术的全面概述。这本书旨在帮助读者建立对自然语言处理的基本理解， 并通过实用的例子和项目，让读者亲身体验和实践NLP的技能。

wi ​
)
​
count(wi−1
)
​
​
相邻出现频数count(wi−1
wi
)
​
单独出现频数count(wi )
避免分子为0，可以使用拉普拉斯平滑
分子+1 分母+V，V为词汇表中单词个数
N=1
完全独立，每个词与其他词无关 UniGram
考虑性能，一般取N<=3
N=2
二元文法，句子中任意一个词出现的概率只与他前面一个词有关 Bigram
中文词法分析
例题
A=6、B=5、TP=3（结婚、的、的）
P=3/5=0.8，R=3/6=0.5，F1=（2PR）/（P+R）=0.545
从头开始
正向最大匹配FMM
从句子里按从左到右取m个字符作为匹配字段，m为字典中最长字符长度 匹配到，切分，往后走
匹配不到，丢到最后一个字继续匹配，直到匹配完或抛弃完
两种方法
基于图模型 基于转移模型
完全有向图中寻找最大生成树 寻找最优动作序列
句子从左到右，句法树从S到词汇 句法树概率为所有概率相乘 哪个概率大哪个更靠谱
文本分类
以实验方式考察，CNN/RNN二选一出大题
加载数据
从csv加载数据
csv.reader
去停用词
STOPWORDS = set(stopwords.words('english')) replace(STOPWORD,'')
fit(X_train,Y_train,epochs,valadation_data=(X_test,Y_test),verbose)
verbose=0 无记录 verbose=1 进度条

自然语言处理课件PPT课件•自然语言处理概述•基础知识与技术•词法分析与词性标注•句法分析与句子理解•语义理解与表示学习•信息抽取与问答系统•情感分析与观点挖掘•机器翻译与自动摘要•自然语言处理前沿技术01自然语言处理概述自然语言处理定义NLP旨在让计算机能够理解和生成人类的语言，从而实现更自然、更智能的人机交互。

统计语言模型阶段早期阶段基于大规模语料库的统计方法成为主流，实现了更准确的词性标注、句法分析和机器翻译等任务。

深度学习阶段语音识别与合成将人类语音转换为文本或将文本转换为人类语音，实现语音交互和语音合成。

根据特定主题或要求，自动生成结构合理、语义通顺的文本。

智能问答根据用户提出的问题，自动检索相关信息并生成简洁明了的回答。

机器翻译将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，实现情感分析02基础知识与技术研究词汇的起源、发展、变化和词汇的分类、构成、意义等方面的知识。

研究句子中词语的排列组合规律，以及句子成分之间的关系和层次结构。

研究语言符号与所指对象之间的关系，以及语言符号之间的意义联系和逻辑关系。

研究语言在特定语境中的使用和理解，涉及说话人、听话人、语境等多个因素。

词汇学句法学语义学语用学计算机体系结构了解计算机硬件系统的组成和工作原理，包括中央处理器、存储器、输入输出设备等。

操作系统掌握操作系统的基本概念、功能、分类和常用命令，以及进程管理、内存管理、文件管理等方面的知识。

编程语言与算法熟悉至少一门编程语言，掌握基本的数据结构、算法和设计模式，以及编程规范和调试技巧。

常用算法与模型分词算法词向量模型语言模型命名实体识别03词法分析与词性标注词法分析原理及方法基于规则的方法基于统计的方法深度学习方法词性标注方法及实现基于规则的方法01基于统计的方法02深度学习方法03典型案例分析案例一案例二案例三04句法分析与句子理解短语结构树依存关系图深层语义表示030201句法结构表示方法基于统计的方法利用大规模语料库学习句法结构概率模型，如基于PCFG 、RNN 、Transformer 等的句法分析模型。

用口语语音输入，使计算机“听懂”语音信号，用文字或语音合成输出 应答。
用口语对计算机讲话 计算机识别语音输入，把语音流变换为文字流 然后按书面语理解 最后利用语音合成将回答转换成声音输出
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的学科定位
交叉学科：语言学、计算机科学、认知科学、
数学、哲学和逻辑学
因此，语言信息处理处于文科、理科和工科的交叉点 上，是建立在语言学、数学和计算机科学这三门学科基础 上的边缘性学科。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的目标----理解的定义
最终目标：让电脑像人一样理解语言 “目前学界对于‘理解’的理解、有关‘概念’的概念、赋
予‘语义’的语义、界定‘知识’的知识都可能是各不相同 甚或互不搭界的。” （张普）
计算机对自然语言的处理一般应经过三个方面： 形式化 编写算法 程序实现
对外经贸大学中文学院.对外汉语
人工智能的分支 AI, Artificial Intelligence
NLU是人工智能的重要内容。自然语言的信息处理是 跟计算机的诞生几乎同时开始的一个多学科交叉研究领域。 来自计算机科学、语言学、数学等不同学科的研究人员构 成了目前这一领域的主要研究力量。随着计算机应用的日 益普及，其功能也从主要是数值计算发展到以非数值信息 处理为主。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
对外经贸大学中文学院.对外汉语
本章内容
语言信息处理的方向 语言信息处理的对象 语言信息处理的学科定位 语言信息处理的目标 语言信息的理解处理所需的知识 自然语言处理的根本问题 语言理解处理系统的评价 自然语言处理的研究方法 自然语言处理的发展历史 自然语言处理系统的总体构成
2009-2010学年 For 对外汉语方向本科生

6.全⽂逻辑梳理+思维导图（必看）Global warmingIn the line of fireThe world is losing the war against climate change红⾊标题指向“全球变暖”。

导语部分The world is losing the war against climate change. 表明⼈类现在⾯对全球变暖正⾛在失败的路上，概述了抗击全球变暖情况不乐观，⼈类依然“很作”。

这样写⼀来表明现实；⼆是引导读者继续阅读；三是引发思考→如何有效应对才能扭转乾坤。

1.Earth is smouldering. From Seattle to Siberia this summer, flames have consumed swathes of the northern hemisphere. One of 18 wildfires sweeping through California, amo ng the worst in the state’s history, is generating such heat that it created its own weather. Fires that raged through a coastal area near Athens in late July killed 91 (see Science section). Elsewhere people are suffocating in the heat. Roughly 125 have died in Japan as the result of a heatwave that pushed temperatures in Tokyo above 40°C for the first time.第⼀段是典型的现象描写，从⽕灾和⾼温两⽅⾯来写，并列举数字，表明死亡⼈数之多，灾害之⼤。

自然语言处理中逻辑词的知识图分析
张蕾;李学良;刘小冬
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2001(015)006
【摘要】知识图是一种新的知识表示方法.本文从本体论的角度出发,将知识图的本体论分别与Aristotle、Kant和Peirce的三种知识表示的本体论进行了比较,表明知识图方法的有效性以及本原性,说明知识图是一种更为一般的知识表示方法.从知识图本体论的观点,研究了各类逻辑词的知识图表示.本文结合汉语的特点,从结构的角度,研究并揭示了逻辑词的共性和规律性.进一步阐明知识图"结构就是含义"的思想.逻辑词的知识图分析将为自然语言分析中词典的建立奠定基础.
【总页数】6页(P53-58)
【作者】张蕾;李学良;刘小冬
【作者单位】西北大学,计算机科学系,;西北工业大学,应用数学系,;西北工业大学,应用数学系,
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于关键词共词知识图谱的档案信息开放共享研究主题与趋势分析 [J], 朱黎琴
2.自然语言处理中的逻辑词 [J], 张蕾;李学良;刘小冬
3.中国心理健康教育课程研究现状与趋势\r—基于关键词共词矩阵的知识图谱分析
[J], 林婉清;邵丹;杨惠;孙道凯;贺成成;廖传景
4.农民工心理健康研究现状与趋势——基于关键词共词矩阵的知识图谱分析 [J], 林婉清;邵丹;杨惠;孙道凯;贺成成;廖传景
5.国内父母冲突研究热点:基于关键词共词矩阵的知识图谱分析 [J], 廖传景; 吴倩倩; 钱磊; 聂海燕; 孙道凯; 贺成成
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