NLP自然语言处理技术的进展与应用

第３５卷第６期　２０１４年ｌ２月　国防科技　ＮＡＴ１０ＮＡＬ　ＤＥＦＥＮＳＥ　ＳＣｌＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　Ｖｏ１．３５．Ｎｏ．６　Ｄｅｅ－２Ｏｌ４　

自然语言处理技术在西方国家军事领域的应用现状　

张凤．高　航　

（解放军外国语学院，河南　洛阳４７１００３）　

【摘　要】　自然语言处理技术近些年来得到快速发展，在人们日常生活各个方面的应用越来越广。以美国为首的　西方国家的军方十分重视语言技术的军事潜力，不断开发先进的语言技术应用于军事领域，对其军事行动的成功提　供有力的支援。从语音技术到语言分析技术，自然语言处理技术正在成为军事行动中的兵力倍增器。　

［关键词】　自然语言处理；语言技术；军事领域　

【中图分类号１Ｅ３／９—３９　【文献标识码】Ａ　【文章编￣－］１６７１—４５４７（２０１４）０６—００７５—０８　

Ｄ０１：１０．１３９４３￣．ｉｓｓｎ１６７１—４５４７．２０１４．０６．１７　

引言　

近些年来．以美国为首的西方发达国家十分　

重视自然语言处理领域的研究，尤其是自然语言　

处理技术在军事领域的应用。自然语言处理研究　

涉及的领域不断拓宽．其中的技术研究不断细化，　

包括文本朗读／语言合成、语音识别、词性标注、句　

法分析、文本分类、信息检索、信息抽取、问答系　

统、自动摘要、机器翻译。美、英、法等国家的军方　

大力资助民间公司和研究机构从事这一领域的研　

发活动．开发了一系列自然语言处理系统，将其融　

入到武器装备和作战行动中，大大提高了军事行　

动的效率。语言技术正在成为兵力倍增器。　

一、自然语言处理的主要技术领域　

ｆ一１语音编码　

现代语音技术基于数字信号处理、概率论和　

搜索算法，通过这些技术实现对数据的压缩、编　

码、传输、存储和译码。随着语音通信技术的发展，　

压缩语音信号的传输带宽．降低信道的传输速率。　

军事环境下的语音编码主要考虑两个重要问题，　

包括增强安全性和减少带宽，尤其在战术通信系　

统中．从手持终端直接与卫星建立通信时更要求　低比特率的传输。语音编码在实现这一目标的过　

公安情报文本挖掘分析—基于自然语言处理技术的行业应用

近年来在公安信息化的推动下 , 公安信息系统中积累了海量的业务信息 , 除了

规范化程度很强的结构化数据库数据外 , 还有大量的案件叙述性文本描述，如

案件卷宗、审讯笔录、简要案情等。这些文本信息包含了各种重要的信息情报

等，如何深层次的分析和利用这些数据，以更好地对犯罪打、防、管、控，对

目前公安工作的有重要意义。

现阶段，公安情报人员在分析文本情报时往往依赖人力手动完成，耗时长、效

率低。烽火普天智能情报文本挖掘平台，基于自然语言处理等技术，可对多

源、异构、海量的公安情报文本进行文本分析挖掘，与公安内部系统信息整

合、综合分析和预警监测，不断提高智能化的情报工作能力，为公安业务提供

有效的决策支持、提高公安快速响应与作战能力。

01文本要素智能抽取

基于自然语言处理技术，平台对案件卷宗、审讯笔录、简要案情等公安情报文

本信息进行文本分析挖掘，高效抽取文本要素，如作案时间、作案地点、涉案

人员（涉案人员特征、涉案人员关系等）、作案手段、作案工具、损失物品、

损失金额等信息。

公安情报文本，经过要素智能抽取后，与公安其他的情报数据进行融合，如人

员信息、道路卡口、车辆轨迹等信息，可提升非结构化数据的应用，增强情报

信息维度，支撑情报综合分析与研判。

02情报文本智能分类、聚类

情报文本智能分类是在现有警情、案件等类别分类标准下，根据公安情报文本

内容自动判别文本类别的功能，比如自动区分案件是诈骗还是盗窃等。

情报文本智能聚类是基于相似性算法的聚类技术，自动对大量无类别的警情、

案件等进行归类，把内容相近的文档归为一类，并可自动为该类生成主题词，

从而提供文本类别名称。

按照现有的警情、案件标准化标签体系，采用文本分类算法对警情文本、案件

文本信息实现自动分类打标签，可实现多维标签的案件综合检索、区域治安形

势、区域态势分析等。同时，采用文本聚类算法找到情报文本之间的相似度和

潜在的主题要素，探索案件文本的潜在关联要素和相关关系，为案件的串并

办公自动化杂志一、自然语言处理的概念

自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进

行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理

解、生成的操作和加工。主要包括自然语言理解和自然语

言生成两个流程。其中自然语言理解是指计算机能够理解自然语言的意义。自然语言生成是指计算机能够以自然语

言来表达给定的意图。二、自然语言处理的相关技术和应用领域

1.个性化智能推荐

基于自然语言文本挖掘的个性化智能推荐是一种信息过滤系统，能根据用户的档案或者历史行为记录，学

习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好。

在电子商务领域，信息过载成了人们处理信息的挑战。对于用户而言，如何在以指数增长的资源中快速、准确

地定位到自己需要的内容是一个非常重要且极具挑战的事情。对于商家而言，如何把恰当的物品及时呈现给用户，从而促进交易量和经济增长，也是一件颇具难度的事情。推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。通过跟踪用户在商

城的浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推

荐，提高商品曝光率和用户决策效率。“猜你喜欢”、“购买

过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电

商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不

是什么新鲜事儿。它改变了商家与用户的沟通方式，加强

了和用户之间的交互性。据报道，推荐系统给亚马逊带来

了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，并

且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。

在新闻服务领域，以细分化的数据分析为基础的个

性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。通过用户

个人的信息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚

至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的

信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析，从而

进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平

台更“懂”用户，提升了用户体验和粘性。浅谈人工智能时代背景下自然语言

处理技术的发展应用

赵园丁

（山西大学商务学院电商与物流学院太原030031）

探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。在NLP中，依存句法分析是一项关键技术，用于分析句子中单词之间的依赖关系，以及句子中各个部分在语法结构中的作用。本文将探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用。

一、依存句法分析方法

1. 传统的依存句法分析方法

传统的依存句法分析方法主要基于语言学规则和人工设计的特征模板。这些方法需要依赖大量的手工标注数据，并且对不同的语言和语境难以泛化。其中一些经典的传统方法包括基于图的方法（如依存图分析和依存图转移分析）和基于转换的方法（如Shift-Reduce转换和Arc-Standard转换）。

2. 基于机器学习的依存句法分析方法

随着机器学习方法在自然语言处理中的应用不断深入，基于机器学习的依存句法分析方法逐渐兴起。这些方法将依存句法分析任务转化为一个机器学习问题，通过学习从输入的句子到输出的依存树之间的映射关系来完成。

2.1. 基于特征的方法

基于特征的方法使用诸如词性、句法性质、上下文等信息作为特征，并通过训练一个分类模型来预测依存关系。其中一种常用的方法是基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM），它通过找到一个能够最大化正负样本间的间隔的超平面来进行分类。

2.2. 基于神经网络的方法 近年来，基于神经网络的依存句法分析方法取得了显著的进展。这些方法主要通过将自然语言处理任务建模为神经网络的学习过程，利用深层神经网络模型来提取句子中的上下文信息，并预测最佳的依存关系。其中一种常见的方法是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆（Long Short-Term

Memory，LSTM）的模型。

二、依存句法分析的应用

1. 句法分析与语义分析

依存句法分析不仅可以帮助我们理解句子的结构，还可以为其他自然语言处理任务提供基础。通过分析句子中的依存关系，可以更好地进行语义分析、语义角色标注以及情感分析等任务，从而提高自然语言处理的效果和准确性。