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宗成庆《统计自然语言处理》1一书序言冯志伟我在1996年出版的《自然语言的计算机处理》中，曾经说过：“自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）就是利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形式的语言进行各种类型处理和加工的技术。
”2这个定义是正确的，它的缺点是比较笼统。
我一直不太满意这个定义。
后来，我在1999年出版的《计算机进展》（Advanced in Computers）第47卷上，看到了美国计算机科学家马纳瑞斯（Bill Manaris）在《从人-机交互的角度看自然语言处理》一文给自然语言处理提出的如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在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。
”这个定义的英文如下：“NLP could be defined as the discipline that studies the linguistic aspects of human-human and human-machine communication, develops models of linguistic competence and performance, employs computational frameworks to implement process incorporating such models, identifies methodologies for iterative refinement of such processes/models, and investigates techniques for evaluating the result systems.”3马纳瑞斯的这个定义更加完善，把自然语言处理的研究过程也清楚地反映出来了。
宗成庆统计自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向。
它旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言的能力，使计算机能够更好地与人类进行沟通和交互。
NLP的研究范围非常广泛，涵盖了词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析等多个子领域。
通过对自然语言的分析和处理，NLP可以帮助计算机理解人类的意图和情感，实现智能化的交互和应用。
在词法分析方面，NLP可以对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等处理，从而将一段文本切分成一个个具有意义的词语，并为它们赋予相应的词性和语义信息。
通过这种方式，计算机可以更好地理解文本的语义和结构。
句法分析是NLP的另一个重要研究方向，它的目标是分析句子的结构和语法关系。
通过句法分析，计算机可以理解句子中不同词语之间的依存关系，从而更好地理解句子的含义。
语义分析是NLP的核心任务之一，它的目标是理解文本的语义和逻辑关系。
通过语义分析，计算机可以挖掘出文本中隐藏的含义和逻辑结构，实现更精确的理解和推理。
机器翻译是NLP的一个重要应用领域，它旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
通过机器翻译，人们可以更方便地进行跨语言交流和理解。
情感分析是NLP的一个新兴研究方向，它的目标是分析文本中的情感和情绪。
通过情感分析，计算机可以识别文本中的情感倾向和情绪状态，从而更好地理解人类的情感需求。
总的来说，自然语言处理是一门充满挑战和机遇的研究领域。
通过不断地深入研究和创新，NLP将会在人工智能和社会应用中发挥越来越重要的作用。
希望今后能有更多的科学家和工程师致力于NLP 的研究和应用，为人类创造更智能、更便捷的交互方式。
自然语言处理的基础概念和原理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
它涉及多个领域，包括计算机科学、人工智能、语言学等，是人机交互的重要组成部分。
一、语言模型语言模型是自然语言处理的基础概念之一。
它是对语言的统计建模，通过计算一句话或一段文本的概率来评估其合理性。
语言模型可以分为基于规则的模型和基于统计的模型。
基于规则的模型依赖于人工编写的语法规则，而基于统计的模型则利用大量的语料库进行训练，通过统计分析来得出概率分布。
二、词法分析词法分析是自然语言处理中的一个重要步骤，它将输入的文本分解成一个个单词或词组，称为词法单元。
词法分析器通过识别单词的形态和语法规则来划分词法单元，常用的方法有正则表达式、有限状态自动机等。
词法分析的结果将作为后续处理的基础。
三、句法分析句法分析是自然语言处理的核心环节之一，它研究的是句子的结构和语法关系。
句法分析的目标是将输入的句子进行分析和解析，得出句子的语法结构树或依存关系图。
常用的句法分析方法有基于规则的句法分析和基于统计的句法分析。
基于规则的方法依赖于人工编写的语法规则，而基于统计的方法则利用大量的语料库进行训练，通过统计分析来得出句子的结构。
四、语义分析语义分析是自然语言处理的重要环节，它研究的是句子的意义和语义关系。
语义分析的目标是将句子的表面结构转化为语义表示，从而实现对句子的深层理解。
常用的语义分析方法有基于规则的语义分析和基于统计的语义分析。
基于规则的方法依赖于人工编写的语义规则，而基于统计的方法则利用大量的语料库进行训练，通过统计分析来得出句子的语义表示。
五、机器翻译机器翻译是自然语言处理的一个重要应用领域，它旨在将一种自然语言的文本转化为另一种自然语言的等价文本。
机器翻译的核心问题是解决不同语言之间的词汇、语法和语义等差异。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。
它涉及语言学、计算机科学、统计学等多个学科的知识，旨在构建一套系统化的方法和技术，以便计算机能够有效地与人类进行自然语言的交互。
一、概述自然语言处理是对人类语言进行处理和分析的技术，主要目标是实现语言的自动理解和生成。
它可以应用于各种领域，如机器翻译、自动问答、情感分析、文本分类等。
自然语言处理的主要任务包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
二、分词分词是自然语言处理的基础任务之一，它将一段连续的文本分割成一个个独立的词语。
中文分词是相对复杂的，因为中文中没有像英文那样用空格分隔单词。
常见的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。
三、词性标注词性标注是为文本中的每个词语赋予其应有的词性，如动词、名词、形容词等。
词性标注对于进一步的句法分析和语义理解非常重要。
四、句法分析句法分析是自然语言处理中的重要任务，它用于分析句子的结构和成分之间的关系。
常见的句法分析方法有依存句法分析和成分句法分析。
依存句法分析强调词与词之间的依存关系，成分句法分析则将句子结构划分为短语或子句。
五、语义理解语义理解是自然语言处理的核心任务之一，它用于理解句子的意思和语义关系。
语义理解常用于问答系统、机器翻译等场景。
常见的语义理解方法有词向量表示、语义角色标注等。
六、文本生成文本生成是自然语言处理的重要应用之一，它用于生成符合语法规则和语义要求的文本。
文本生成常用于机器翻译、自动摘要、智能问答等场景。
七、应用领域自然语言处理技术在各个领域有着广泛的应用。
在机器翻译领域，自然语言处理技术可以实现跨语言的翻译；在情感分析领域，可以根据用户的情感倾向分析其评论；在智能问答系统中，可以根据用户提出的问题生成准确的回答。
八、发展前景随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术将会得到进一步的提升和应用。
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。
统计自然语言处理
《统计自然语言处理》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
统计自然语言处理隐马尔科夫模型和词性标注刘挺哈工大信息检索研究室2004年春大纲隐马尔科夫模型C 隐马尔科夫模型概述C 任务1：计算观察序列的概率C 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能的状态序列 C 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型词性标注隐马尔科夫模型概述马尔科夫链状态序列: X1, X2, X3, 。
C 常常是“时序”的从Xt-1到Xt的转换只依赖于Xt-1X1 X2 X3 X4转移概率Transition Probabilities 假设一个状态Xt有N个可能的值C Xt=s1, Xt=s2,。
.., Xt=sN. 转移概率的数量为：N2C P(Xt=si|Xt-1=sj), 1≤ i, j ≤N 转移概率可以表示为N×N的矩阵或者有向图MM Bigram MM(一阶MM)MM Trigram MM(二阶MM)有限状态自动机状态：输入输出字母表中的符号弧：状态的转移仍然是VMM (Visible MM)HMM HMM，从状态产生输出HMM HMM，不同状态可能产生相同输出HMM HMM，从弧产生输出HMM HMM，输出带有概率HMM HMM，两个状态间有多条弧，具有不同的概率隐马尔可夫模型Hidden Markov Model 估算隐藏于表面事件背后的事件的概率 C 观察到一个人每天带雨伞的情况，反过来推测天气情况Hidden Markov Model HMM是一个五元组(S, S0,Y, Ps, PY ).C C C C S : {s1。
sT }是状态集，S0是初始状态Y : {y1。
yV }是输出字母表PS(sj|si):转移(transition)概率的分布，也表示为aij PY(yk|si,sj): 发射(emission)概率的分布，也表示为bijk 给定一个HMM和一个输出序列Y={y1,y2,。
,yk)C 任务1：计算观察序列的概率C 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能的状态序列C 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型任务1：计算观察序列的概率计算观察序列的概率前提：HMM模型的参数已经训练完毕想知道：根据该模型输出某一个观察序列的概率是多少应用：基于类的语言模型，将词进行归类，变计算词与词之间的转移概率为类与类之间的转移概率，由于类的数量比词少得多，因此一定程度避免了数据稀疏问题Trellis or Lattice(栅格)发射概率为1的情况Y=“toe”P(Y)=0.6×0.88×1+0.4×0.1×1=0.568算法描述从初始状态开始扩展在时间点t扩展得到的状态必须能够产生于观察序列在t时刻相同的输出C 比如在t=1时，观察序列输出‘t’，因此只有状态A 和C得到了扩展在t+1时刻，只能对在t时刻保留下来的状态节点进行扩展C 比如在t=2时，只能对t=1时刻的A和C两个状态进行扩展每条路径上的概率做累乘，不同路径的概率做累加直到观察序列全部考察完毕，算法结束发射概率不为1的情况0.*****就是在上述模型下“toe”出现的概率。
