第一章自然语言处理概论精品PPT课件
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最新课件nlp培训专业课程(共20ppt)
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预训练语言模型
定义：预训练语言模型是一种深度学习算法，通过大规模语料库的训练，学习语言的语法、语义和上下文信息。
目的：提高自然语言处理的性能和效率，使得机器可以更加准确地理解和生成人类语言。
应用场景：在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等场景中得到广泛应用。
优势：能够处理多种语言，具有通用性，并且经过大规模的训练后，能够获得更加准确的语言处理结果。
基于深度学习的文本分类与情感分析算法
算法原理：基于深度学习的文本分类与情感分析算法利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学 习模型对文本数据进行特征提取和分类或情感分析。
应用场景：在自然语言处理（NLP）领域，基于深度学习的文本分类与情感分析算法广泛应用于垃圾邮件识别、情感 分析、主题分类等场景。
语音识别
自然语言生成
机器翻译
聊天机器人
自然语言处理发展趋势
深度学习与自然语言处理的结合更加紧密 知识图谱与自然语言处理的融合成为趋势 自然语言处理技术将更加注重跨语言与多语言处理 自然语言处理技术将与机器翻译、语音识别等技术融合发展
自然语言处理在人工智能领域的应用前景
语音识别和生成： 实现智能语音助手、 智能客服等应用
文本分类与情感分析
文本分类基本概念
定义：对文本进行分类和标记的过程 目的：对文本进行分类和标记，以便后续分析和应用 方法：基于机器学习和深度学习算法，使用大量标注数据集进行训练和预测 应用场景：搜索引擎、垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等
情感分析基本概念
定义：对文本中的情感倾向进行分析和判断 目的：了解用户对某个主题或产品的情感态度 方法：使用自然语言处理技术对文本进行分析 应用场景：产品评价、舆情监控、企业形象维护等
预训练语言模型
定义：预训练语言模型是一种深度学习算法，通过大规模语料库的训练，学习语言的语法、语义和上下文信息。
目的：提高自然语言处理的性能和效率，使得机器可以更加准确地理解和生成人类语言。
应用场景：在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等场景中得到广泛应用。
优势：能够处理多种语言，具有通用性，并且经过大规模的训练后，能够获得更加准确的语言处理结果。
基于深度学习的文本分类与情感分析算法
算法原理：基于深度学习的文本分类与情感分析算法利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学 习模型对文本数据进行特征提取和分类或情感分析。
应用场景：在自然语言处理（NLP）领域，基于深度学习的文本分类与情感分析算法广泛应用于垃圾邮件识别、情感 分析、主题分类等场景。
语音识别
自然语言生成
机器翻译
聊天机器人
自然语言处理发展趋势
深度学习与自然语言处理的结合更加紧密 知识图谱与自然语言处理的融合成为趋势 自然语言处理技术将更加注重跨语言与多语言处理 自然语言处理技术将与机器翻译、语音识别等技术融合发展
自然语言处理在人工智能领域的应用前景
语音识别和生成： 实现智能语音助手、 智能客服等应用
文本分类与情感分析
文本分类基本概念
定义：对文本进行分类和标记的过程 目的：对文本进行分类和标记，以便后续分析和应用 方法：基于机器学习和深度学习算法，使用大量标注数据集进行训练和预测 应用场景：搜索引擎、垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等
情感分析基本概念
定义：对文本中的情感倾向进行分析和判断 目的：了解用户对某个主题或产品的情感态度 方法：使用自然语言处理技术对文本进行分析 应用场景：产品评价、舆情监控、企业形象维护等
《自然语言处理》课件
过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
NLP课件(自然语言处理课件)ppt
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。
自然语言处理课件
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
病构
真实文本的语言现象非常复杂，不规范 例子：他非常男人。（名词不能受程度副词修饰）
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
复述
在与原句表达相同的语义内容，同一种语言下的原句的替代形式
– 毛泽东出生于1893年 – 毛泽东出生在1893年 – 毛泽东诞生于1893年 – 毛泽东同志是1893年出生的 – 毛主席生于1893年 – 毛泽东生于光绪6年（虚拟的）
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
两个句子
• 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 • 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
分词
• 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 • 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
提取特征词
我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
NLP-自然语言处理 NLP的历史
NLP的发展趋势：
基于规则
基于统计
自然语言中词的多义性很难用规则来描述，而是严重依赖于上下文， 语境，甚至是常识，基于统计理论避开了一些技术难题
NLP-自然语言处理 编程语言和自然语言
相同点：表达的都是想法
不同点： 编程语言基于人构建的一些规则，有语法规则，规则性强
NLP-自然语言处理 TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
计算结果：
余弦相似度计算结果区间：[-1 , 1]
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
总结思路： • （1）使用TF-IDF，找出两篇文章的关键词； • （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，并包含了
自然语言处理课件
NLP-自然语言处理 NLP的历史
NLP的发展趋势：
基于规则
基于统计
自然语言中词的多义性很难用规则来描述，而是严重依赖于上下文， 语境，甚至是常识，基于统计理论避开了一些技术难题
NLP-自然语言处理 编程语言和自然语言
相同点：表达的都是想法
不同点： 编程语言基于人构建的一些规则，有语法规则，规则性强
NLP-自然语言处理 Synonyms词语近义词
NLP-自然语言处理 Synonyms短句相似度
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
歧义 (ambiguity) 病构 (ill-formedness) 复述 (paraphrasing)
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
歧义
[咬死猎人] 的狗 咬死 [猎人的狗]
NLP-自然语言处理 NLP实际问题（歧义）
Time flies like an arrow 怎么翻译？
time 名词：“时间” 动词：“测定、拨准”
flies 单数第三人称动词“飞” 名词复数“苍蝇”
like 动词“喜欢” 介词“像”
NLP-自然语言处理 NLP实际问题（歧义）
基于上述得出的含义分别为： ① 时间像箭一样飞驰； ② 测量那些像箭一样的苍蝇；
• 权重系数 • 逆文档频率IDF（ Inverse Document Frequency基于统计）： • 它的大小与一个词的常见程度成反比。 • 最小权重：是 的 在 …… • 较小权重：中国 • 较大权重：蜜蜂 养殖 蜂蜜
NLP-自然语言处理 TF-IDF
某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。所以，排在最 前面的几个词，就是这篇文章的关键词。
NLP要研制表示语言能力和语言应用的模型，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完善这样的模型，并根据语言模型 设计各种实用系统，以及对这些系统的评测技术。
自然语言处理.pptx
含在语料库中的知识，学习到的知识体现为一系列模型参 数。 基于学习到的参数和相应的模型进行语言信息处理。
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
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)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 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
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
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)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 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
自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)精选版演示课件.ppt
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2024版NLP之概述PPT课件
情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
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。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
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。
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。
自然语言处理教学课件1
2013年开始，基于深度神经网络的表示学习方法开 始兴起，在多个领域取得当时最好的效果
分布式词向量的出现，深度学习开始在自然语言处 理中大范围应用
ELMo、GPT、BERT为代表的上下文相关词向量的 出现缓解了传统上下文无关词向量中静态向量的问 题，得到进一步发展
20
第1章 绪论
1.1 自然语言处理的定义 1.2 自然语言处理的研究内容 1.3 自然语言处理的流派
词法分析 句法分析 语义分析
目标是获得不同语言单位的语义信息 包括：
词义消歧（Word sense disambiguation） 语义角色标注（Semantic role labeling） 语义依存分析（Semantic dependency parsing）
语义角色标注
语义依存分析 13
自然语言处理
第 1 章 绪论
教材：
刘挺等《自然语言处理》 高等教育出版社，2021
1
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
2
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
被测试者：一个人和一台机器
11
自然语言处理的研究内容
基础研究
词法分析 句法分析
目标是确定句中词的语法功能或词之间的关系 包括：
短语结构分析（Phrase structure parsing）：短语结构树 依存关系分析（Dependency parsing）：依存树
短语结构树
依存树
12
自然语言处理的研究内容
基础研究
✓ 1.4 自然语言处理的挑战
分布式词向量的出现，深度学习开始在自然语言处 理中大范围应用
ELMo、GPT、BERT为代表的上下文相关词向量的 出现缓解了传统上下文无关词向量中静态向量的问 题，得到进一步发展
20
第1章 绪论
1.1 自然语言处理的定义 1.2 自然语言处理的研究内容 1.3 自然语言处理的流派
词法分析 句法分析 语义分析
目标是获得不同语言单位的语义信息 包括：
词义消歧（Word sense disambiguation） 语义角色标注（Semantic role labeling） 语义依存分析（Semantic dependency parsing）
语义角色标注
语义依存分析 13
自然语言处理
第 1 章 绪论
教材：
刘挺等《自然语言处理》 高等教育出版社，2021
1
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
2
绪论
自然语言
通常指人类的语言 人类思维和逻辑的载体
对自然语言的研究是人工智能的重要研究内容
被测试者：一个人和一台机器
11
自然语言处理的研究内容
基础研究
词法分析 句法分析
目标是确定句中词的语法功能或词之间的关系 包括：
短语结构分析（Phrase structure parsing）：短语结构树 依存关系分析（Dependency parsing）：依存树
短语结构树
依存树
12
自然语言处理的研究内容
基础研究
✓ 1.4 自然语言处理的挑战
2024版NLP培训PPT课件
NLP的目标是使计算机能够理解和生成自然语言文本，实现人 机交互的智能化。
自然语言处理发展历程
1 2
3
早期阶段
以词法和句法分析为主，实现简单的文本处理和机器翻译。
统计机器学习阶段
基于大规模语料库进行统计学习，提高处理效率和准确性。
深度学习阶段
利用神经网络模型对文本进行深层次的理解和学习，实现更高 级的自然语言处理任务。
案例二
基于统计的方法进行词法分析和词性 标注。
04
句法分析与依存句法
句法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习， 得到句法结构的概率模型，如基于 PCFG、RNN、Transformer等的 句法分析方法。
的信息。
基于统计的方法
利用机器学习算法对大 量文本数据进行学习， 自动识别和抽取关键信
息。
问答系统原理及方法
原理
01
根据用户提出的问题，在文本数据库中检索相 关信息，并生成简洁明了的回答。
基于模板的方法
02
预先定义好问题和答案的模板，通过匹配问题 模板生成相应的答案。
基于检索的方法
03
在文本数据库中检索与问题相关的文档，并从 中提取出答案。
注意力机制
用于处理序列数据的神经网络，具有 记忆功能。
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
通过预定义的词法规则对文本进行分词、词性标注等处理。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，得到词法分析模型。
深度学习方法
使用神经网络模型对文本进行词法分析，如RNN、LSTM等。
自然语言处理发展历程
1 2
3
早期阶段
以词法和句法分析为主，实现简单的文本处理和机器翻译。
统计机器学习阶段
基于大规模语料库进行统计学习，提高处理效率和准确性。
深度学习阶段
利用神经网络模型对文本进行深层次的理解和学习，实现更高 级的自然语言处理任务。
案例二
基于统计的方法进行词法分析和词性 标注。
04
句法分析与依存句法
句法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习， 得到句法结构的概率模型，如基于 PCFG、RNN、Transformer等的 句法分析方法。
的信息。
基于统计的方法
利用机器学习算法对大 量文本数据进行学习， 自动识别和抽取关键信
息。
问答系统原理及方法
原理
01
根据用户提出的问题，在文本数据库中检索相 关信息，并生成简洁明了的回答。
基于模板的方法
02
预先定义好问题和答案的模板，通过匹配问题 模板生成相应的答案。
基于检索的方法
03
在文本数据库中检索与问题相关的文档，并从 中提取出答案。
注意力机制
用于处理序列数据的神经网络，具有 记忆功能。
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
通过预定义的词法规则对文本进行分词、词性标注等处理。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，得到词法分析模型。
深度学习方法
使用神经网络模型对文本进行词法分析，如RNN、LSTM等。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
词处理
• 词是自然语言中最小的有意义的构成单位 • 分词规范
– 《信息处理用现代汉语分词规范》 （中华人民共和国 国家标准GB13715）
• 内容
– 分词 – 词性标注 – 名实体识别
• 863评测
– 词义消歧
语句处理
• 句法分析 • 语句的语义分析 • 应用
– 音字转换 – 文本校对 – 语音合成 – 机器翻译
– 张国荣是同性恋吗
• 张国荣的爱情观是怎样的
• 我们现在从事的工作
– 问答系统
• 一种新型的智能化的信息检索系统
本人感触最深的关于研究的名言
• “Every important idea is simple”列夫托尔 斯泰
• 取法其上...
教材
• 本实验室编写的教材“计算机自然语言处理技术” • 冯志伟:现代语言学丛书 自然语言的计算机处理 • 张普:汉语信息处理研究 • 姚天顺:自然语言理解——一种让机器懂得人类语
重点
• 用数学（主要是概率统计）方法归纳、获 取和探索汉语各种不同层次 （音位、语素、 词、短语、句子、篇章）的语言处理对象 的内在规律。 即韵律知识、词法知识、句 法知识、语义知识
• 更确切的说法是中文语言处理
基于统计的自然语言处理技术
• 基于语言学规则的 • 基于统计的 • 规则与统计相结合
基于语言学规则的
• 理性主义的
– MIT的N. Chomsky
• 语言学知识形式化 • 形式化规则算法化 • 算法实现
– 2003年7月2日，“前沿科技”版报道，来自汉 堡-埃彭多夫大学医院的学者在 《自然科学》 杂志发表最新研究成果初步验证了Chomsky的 理论 即人类大脑中先天存在一种跨越不同语言 的语法通则
–字 –词 – 语句 – 篇章
• 按照语言处理技术的应用领域
– 应学 • 数学 • 心理学 • 信息论 • 声学 • ......
相关术语
• 计算语言学 • 智能化人机接口 • 自然语言理解
发展概况
• 从汉字信息处理到汉语信息处理 • 从单机信息处理到网络信息处理
• 独立发现问题 • 独立开展研究 • 独立提出解决方案 • 独立实现系统 并使系统性能达到最优
本学科的两大特点
• 繁琐 • 有趣
繁琐
• 加工语料、校正词表
有趣
• 愚蠢的电脑居然做智能状
愚蠢的电脑居然做智能状
• 音字转换
– 一只小花猫 – 机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚的兴趣
• 智能化信息检索
基于统计的
• 经验主义的
– 大规模真实语料库中获得语言各级语言单位上 的统计信息
– 并依据较低级语言单位上的统计信息 运用相关 的统计推理技术计算较高级语言单位上的统计 信息
什么是自然语言处理
对自然语言的各级语言单位（字、 词、语句、篇章等等） 进行转换、 传输、存贮、分析等加工处理的
科学
• 按语言处理技术的处理对象
• 汉字字型库 • 汉字排版系统
– 北大方正的激光照排系统 • 1974年8月，经周总理批准，我国开始了一项被命名为“748 工程”的科研，分三个子项目：汉字通信、汉字情报检索和汉字 精密照排。 世界上第一台照排机是“手动式”的，1946年在美 国问世。50年代，美国发展了“光学机械式”二代机。1965年德 国推出“阴极射线管”三代机。1975年英国正在研制的“激光照 排”四代机即将问世。他开创性地以“轮廓加参数”的描述方法和一系列新算法 ，研究出一整套高倍率汉字信息压缩、还原、变倍技术，从而使 研制“激光精密照排”成为可能. 1980年9月15日上午排出了《伍豪之剑》 1980年10月25日，邓小平对北大激光照排系统作 了“应加支持”的批示。 1987年，《经济日报》成为我国第一家勇试华光Ⅲ型机的报 纸，完成该系统的总承厂是山东潍坊计算机公司。《经济日报》 一举成为全国最漂亮，出版速度最快的报纸，也是世界上第一家 采用计算机激光屏幕组版、整版输出的中文报纸。第二年7月，经 济日报社印刷厂卖掉了全部铅字，成为世界上第一家彻底废除了 中文铅字的印刷厂。不但厂房面积减少三分之二，耗电量也减少 三分之二强，成本下降四分之一以上。 1994年是748工程二十周年，4月22日，《西藏日报》由方正 系统印出，至此，全国所有省级报纸均“告别铅与火”，方正系 统拥有了全国内地99％的市场
言的研究 • Christopher Manning and Hinrich Schutze:
Foundations of Statistical Language Processing
解题
中文信息处理
• 由传统继承而来，不够确切
– 信息的定义不下百种
• 信息就是信息,既不是物质,也不是能量 • 信息是事物之间的差异 • 信息是用来消除随机不确定性的东西 • 信息是负熵 • 信息是有序性的度量
从汉字信息处理到汉语信息处理
• 字处理 • 词处理 • 语句处理 • 篇章处理
字处理
• 汉字机内码 – 国标码GB2312-80 – GB18030 • 国家信息产业部和质量技术监督局发布 《信息技术和信息交换用汉字编码字符集、基本集的扩充》
• 汉字输入码 – 拼音码 • 七台河一位小学教员...... – 五笔字型
• 相关资源
– 《现代汉语语法信息词典》 – 黄曾阳HNC – 董振东Hownet
• 自动文摘
– 单文档 – 多文档
篇章处理
从单机信息处理到网络信息处理
• 当前的热点问题
– 信息抽取 – 文本分类 – 问答系统
中文的几大特点
中文语言处理发展的主要困难
中文信息处理技术的主要科目
本课的重点与难点
第一章 自然语言处理概论 -基 于统计的自然语言处理技术
第一章 自然语言处理概论 -基于 统计的自然语言处理技术
开场白
研究生是高级人才
• 高级在哪里
高级在哪里
• 竞争中的佼佼者？ • 掌握了更丰富的知识？ • 真正高级在
• 独立
真正高级在
独立
• 不是指不与人合作,闭门造车 • 具备独立的能力
不是指不与人合作,闭门造车
• 与人合作的能力是大家在研究生期间必须掌握的基本技能之一 • 智商与情商
– 现代心理学研究表明,一个人的成功20%来自于智力因素 – 其余80%来源于非智力因素,其中最关键的是情绪智力因素
• 自我意识 • 自我激励 • 情绪控制 • 人际交往 • 挫折承受力
具备独立的能力