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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。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及人工智能、计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释、操纵人类语言。
它对人类语言的模式、结构和含义进行分析，从而使计算机能够理解和生成语言。
在当今的信息时代，NLP技术已被广泛应用于文本翻译、语音识别、情感分析、智能客服等各个领域。
本文将就自然语言处理的基础知识进行探讨，旨在让读者对这一领域有一个全面的了解。
**文本预处理**在进行自然语言处理之前，首先需要对文本进行预处理。
这包括对文本进行分词、去除停用词、词干化和词性标注等操作。
分词是将一段文本切分成若干个词语的过程，常用的分词工具有jieba、NLTK和Stanford NLP等。
去除停用词是指去除那些在文本中频繁出现但没有实际含义的词语，如“的”、“了”、“是”等。
词干化是将词语还原为其原形的过程，比如将“running”还原为“run”。
词性标注则是给文本中的词语打上相应的词性标签，如名词、动词、形容词等。
这些预处理操作能够提高文本的可读性和可分析性，为后续的自然语言处理任务奠定基础。
**词向量表示**词向量表示是自然语言处理中的重要概念，它将词语映射到一个高维向量空间中，从而能够用向量的形式表示词语的语义信息。
常用的词向量表示模型包括word2vec、GloVe和fastText等。
这些模型通过训练语料库中的词语共现信息，学习出每个词语的向量表示。
通过词向量表示，我们能够计算词语之间的相似度，进行词语的聚类和分类等操作。
词向量表示为自然语言处理任务提供了一个基础性的方法，为后续的文本分析和理解提供了便利。
**文本分类**文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在将输入的文本分到预定义的类别中。
文本分类技术已被广泛应用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域。
常用的文本分类模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、深度学习模型等。
这些模型能够对文本进行特征提取和分类，从而实现对文本的自动分类和标注。
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。
自然语言处理统计方法
自然语言处理（NLP）统计方法是利用数学和统计学技术对自然语言文本进行分析的一种方法。
它是一种基于数据和概率的方法，通过分析大量的文本语料库和语言模型，可以自动识别和理解自然语言。
常见的NLP统计方法包括：
1.分词和词性标注：基于统计模型和机器学习算法，将输入的自然语言文本分解成单个的词语，并标注上相应的词性，如名词、动词、形容词等。
2.句法分析：利用统计模型和机器学习算法，对自然语言文本进行句法分析，识别出句子结构、语法关系、句子成分等。
3.语义分析：通过对大量语言语料的分析，建立语义模型，对输入的自然语言文本进行处理，从而理解言语含义、语气等。
4.信息提取：基于模板匹配和语言模型等技术，从大规模文本数据中提取特定信息。
5.机器翻译：利用大规模平行语料库和机器学习算法，将一种语言的文本转换成另一种语言的文本，从而实现机器翻译。
NLP统计方法广泛应用于搜索引擎、智能客服、智能写作、智能翻译等领域。
自然语言处理的基础知识自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
它涉及语言学、计算机科学和统计学等多个学科的交叉，是人工智能领域中的一个热门研究方向。
1. 语言的组成和结构语言是人类交流的基本工具，它由词汇、语法和语义组成。
词汇是语言的基本单位，而语法规则则决定了词汇如何组合成句子。
语义则关注词汇和句子的意义。
在自然语言处理中，我们需要对语言进行分词、句法分析和语义理解等处理，以便计算机能够理解和处理人类语言。
2. 文本预处理在进行自然语言处理之前，我们通常需要对文本进行预处理。
预处理包括去除标点符号、停用词和数字等无关信息，进行词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）等操作，以及构建词袋模型（bag-of-words model）等。
这些预处理步骤有助于简化文本的复杂性，提高后续处理的效果。
3. 词向量表示词向量是将词汇转换为向量表示的一种方法。
常用的词向量表示方法有独热编码（one-hot encoding）和词嵌入（word embedding）。
独热编码将每个词汇表示为一个稀疏向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。
而词嵌入则将每个词汇表示为一个稠密向量，其中每个元素都是实数。
词嵌入能够更好地捕捉词汇之间的语义关系，因此在自然语言处理中被广泛应用。
4. 词性标注词性标注是指为文本中的每个词汇确定其词性（part-of-speech）的任务。
词性标注对于理解句子的语法结构和语义含义非常重要。
常用的词性标注方法有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法依赖于预定义的规则和词典，而基于统计的方法则利用大规模的标注语料库进行训练，通过统计模型来预测词性。
5. 句法分析句法分析是指为句子中的每个词汇确定其在句子中的句法角色和句法关系的任务。
自然语言处理复习资料一、自然语言处理的基本概念自然语言是人类日常交流所使用的语言，如汉语、英语、法语等。
而自然语言处理就是要让计算机能够理解、生成和处理这些自然语言。
这涉及到语音识别、文本分类、情感分析、机器翻译等多个方面。
要理解自然语言处理，首先需要了解语言的结构和特点。
语言由词汇、语法和语义等要素构成。
词汇是语言的基本单位，语法则规定了词汇的组合方式，而语义则表达了语言所传达的含义。
二、自然语言处理的主要任务1、词法分析词法分析是对自然语言中的词汇进行分析，包括词干提取、词性标注等。
例如，在“我正在阅读一本有趣的书”这句话中，“阅读”是动词，“有趣的”是形容词。
2、句法分析句法分析是确定句子的语法结构，找出句子中的主语、谓语、宾语等成分。
通过句法分析，计算机可以更好地理解句子的逻辑关系。
3、语义理解语义理解旨在理解语言所表达的含义。
这包括词汇语义和句子语义的理解。
例如，理解“苹果”这个词代表一种水果，以及理解“他吃了一个苹果”这句话所描述的行为。
4、文本分类将文本分类为不同的类别，如新闻、小说、科技文章等。
这通常基于文本的内容和特征进行判断。
5、情感分析判断文本所表达的情感倾向，是积极、消极还是中性。
这在社交媒体分析、客户评价等领域有广泛的应用。
6、信息抽取从文本中抽取有用的信息，如人名、地名、时间等。
7、机器翻译将一种语言自动翻译成另一种语言。
三、自然语言处理的技术和方法1、基于规则的方法通过制定一系列的规则来处理自然语言。
这种方法的优点是直观易懂，但缺点是规则难以涵盖所有的语言现象，而且维护成本高。
2、基于统计的方法利用大量的语料库进行统计分析，从而学习语言的模式和规律。
常见的统计模型有隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
3、深度学习方法近年来，深度学习在自然语言处理中取得了显著的成果。
例如，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等常用于处理序列数据，而卷积神经网络（CNN）也在文本分类等任务中表现出色。
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，它致力于研究和开发用于使计算机能够理解、处理和生成自然语言的方法和技术。
在日常生活和工作中，我们经常与自然语言处理相关的应用，如机器翻译、智能客服、语音识别等打交道。
要掌握自然语言处理，有一些必备的知识点是不可或缺的。
语言学基础知识是自然语言处理的基石。
语言学涉及语音学、语法学、语义学和语用学等学科，它们研究语言的声音、结构、意义和使用规则。
了解语言学的基本概念和原理，对于理解和处理自然语言至关重要。
机器学习和统计学是自然语言处理的核心方法。
机器学习通过训练模型来自动识别和提取语言中的特征，并进行分类、聚类等任务。
统计学则通过分析大量语料库中的数据，推断语言现象的规律性。
掌握机器学习和统计学的基本理论和算法，能够帮助我们构建有效的自然语言处理模型。
第三，文本处理技术是自然语言处理的基础工具。
文本处理技术包括分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等。
分词是将一段连续的文本分割成有意义的词汇单位，词性标注是为每个词汇标注其词性，句法分析是分析句子的结构和成分关系，命名实体识别是识别文本中的人名、地名、组织机构名等特定实体。
掌握文本处理技术能够帮助我们对文本进行结构化和语义分析。
第四，语义理解和生成是自然语言处理的重要任务。
语义理解是指通过计算机模型理解文本的语义，包括理解词义、句义和篇章义。
语义生成是指通过计算机模型生成符合语言规则和语义逻辑的文本。
掌握语义理解和生成的方法和技术，能够使计算机更好地理解和生成自然语言。
第五，情感分析是自然语言处理的一个重要研究方向。
情感分析是指通过计算机模型分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中性等。
情感分析在舆情监测、产品评论分析等领域具有广泛应用。
掌握情感分析的方法和技术，能够帮助我们更好地理解和应用自然语言。
深度学习是自然语言处理的前沿技术。
第十二章自然言语处理自然言语处理是人工智能领域中早期较生动的研究领域之一。
由于它的难度很大，至今仍未能到达很高的水平。
本章首先介绍自然言语处理的概念和根本理论，然后从自然言语理解和自然言语生成两个方面分别商量各种处理方法，最后给出自然言语处理系统的设计思想和设计过程。
第一节自然言语处理的一般问题什么是自然言语处理？自然言语处理是如何开展的？自然言语处理研究中有哪些学术观点？等等。
这些问题是开始研究自然言语处理时应当首先了解的。
一．自然言语处理的概念及意义自然言语指人类言语集团的本族语，如汉语、英语、日语等。
众所周知，言语是思维的载体，人类历史上以言语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，有85%左右都用于言语文字的信息处理。
在信息化社会中，言语信息处理的技术水平和每年所处理的信息总量已成为衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。
自然言语处理，一方面，可以定义为计算机处理人类在一般生活中使用的自然言语—书面或口头—的能力，另一方面，可定义为认知科学中研究人类言语行为的一个分支。
自然言语处理作为言语信息处理技术的一个高层次的重要研究方向，一直是人工智能领域的核心课题之一。
如果计算机能够理解、处理自然言语，人-机之间的信息交流能够以人们所熟悉的本族言语来进行，将是计算机技术的一项重大突破。
另一方面，由于制造和使用自然言语是人类高度智能的范表现，因此对自然言语处理的研究也有助于揭开人类高度智能的神奇，深化对言语能力和思维本质的认识。
自然言语处理这个研究方向在应用和理论两方面都有重大意义。
二．自然言语处理的开展简史60年代以来已经产生过一些成功的自然言语理解系统，用来处理受限的自然言语子集。
这种子言语或是在句子结构的复杂性方面受到限制〔句法受限〕，或是在所范表达的事物的数量方面受限〔语义受限，或领域受限〕。
其中有一些系统，如人机接口和机器翻译系统，已成为市场上的商品。
但要想让机器能像人类那样自如地运用自然言语，仍是一项长远而艰巨的任务。
关于⾃然语⾔处理的⼀些知识To Be Continued~常见的 NLP 结构RNN(Recurrent Neural Network)其中 x t 是第 t 阶段（可以是时间上，也可以是空间上）的输⼊，s t 是第 t 阶段的隐藏状态（有的论⽂也⽤ h t 表⽰），o t 是第 t 阶段的输出。
那么第 t 阶段可以由下计算得到：s t=f(Ux t+Ws t−1)o t=g(Vs t)其中 W,V,U 都是权重。
可见 t 阶段会考虑 t−1 阶段的隐藏状态 s t−1 综合 t 阶段的输⼊ x t 得到 t 阶段的隐藏状态 s t 得到 t 的输出 o t。
但是得到 s t−1 ⼜会⽤到 t−2 的隐藏状态s t−2，由此迭代（套娃），得到 t 阶段的隐藏状态 s t 会考虑之前所有的隐藏状态，⼜因为隐藏状态跟输⼊ x 有关，因此 t 阶段的输出 o t 综合了之前所有的输⼊ (x t−1,x t−2,x t−3...)。
⼀般 f 为激活函数 sigmoid 或者 tanh，但是这两个函数的导数都是⼩于等于 1 的，也就是⼤多数时候都是⼩数相乘，这对于较长的序列可能导致后⾯的梯度消失；同时，由于权重矩阵的累乘，可能会导致梯度爆炸的发⽣。
因此，传统的 RNN 存在长期依赖问题。
LSTM(Long Short-Term Memory)LSTM 通过细胞状态以及各种门结构来解决 RNN 中存在的长期依赖问题。
⾸先 LSTM 存在三种门：遗忘门、输⼊门、输出门，图中红⾊是三个门使⽤ sigmoid 激活函数，旨在将其映射到 0 ⾄ 1 之间，越接近 1 表⽰越需要保留，越接近 0 表⽰可以丢弃。
图中的蓝⾊则是 tanh 激活函数，× 和 + 表⽰点乘和点加。
Forget Gate⾸先将输⼊x t和上⼀阶段的隐藏状态h t−1 (也是上⾯提到的s t−1)进⾏ concat 后⽤最左边的 sigmoid 激活得到遗忘门的输出f t（显然f t在 0 到 1 之间）f t=σ(W f[h t−1,x t]+b f)Input Gate同遗忘门⼀样，将输⼊和上⼀阶段的隐藏状态送⼊输⼊门（即中间的sigmoid 函数）得到输⼊门的输出i t，另⼀⽅⾯送⼀份进⼊ tanh 激活函数得到t阶段的初始细胞状态˜c t。
⾃然语⾔处理基本理论和⽅法（第⼆版）作者：陈鄞编出版社：哈尔滨⼯业⼤学出版社I S B N： 9787560341262定价： ¥28.00出版时间:2017年04⽉第1章绪论1.1 什么是⾃然语⾔处理1.2 ⾃然语⾔处理的研究内容1.3 ⾃然语⾔处理的应⽤领域1.4 ⾃然语⾔处理中⽤到的知识1.5 ⾃然语⾔处理⾯临的困难 1.5.1 歧义现象的处理 1.5.2 未知语⾔现象的处理1.6 ⾃然语⾔处理的基本⽅法及其发展1.7 学科现状1.8 语⾔、思维和理解1.9 本书结构本章⼩结思考练习第2章语料库与词汇知识库2.1 语料库 2.1.1 基本概念 2.1.2 语料库类型 2.1.3 典型语料库介绍 2.1.4 语料处理的基本问题2.2 词汇知识库 2.2.1 WordNet 2.2.2 知⽹本章⼩结思考练习第3章 n元语法模型3.1 n元语法的基本概念3.2 数据平滑技术 3.2.1 Laplace法则 3.2.2 GoodTruring估计 3.2.3 绝对折扣和线性折扣 3.2.4 Witten-Bell平滑算法 3.2.5 扣留估计 3.2.6 交叉校验 3.2.7 删除插值法 3.2.8 Katz回退算法3.3 开发和测试模型的数据集3.4 基于词类的n-gram模型本章⼩结思考练习第4章隐马尔科夫模型4.1 马尔科夫模型4.2 隐马尔科夫模型4.3 HMM的三个基本问题 4.3.1 求解观察值序列的概率 4.3.2 确定最优状态序列 4.3.3 HMM的参数估计本章⼩结思考练习第5章常⽤机器学习⽅法简介5.1 决策树5.2 贝叶斯分类器5.3 ⽀持向量机5.4 最⼤熵模型5.5 感知器5.6 Boosting（提升⽅法）本章⼩结思考练习第6章字符编码与字频统计6.1 西⽂字符编码6.2 中⽂字符编码 6.2.1 国标码 6.2.2 ⼤五码 6.2.3 Unicode与ISO/IEC 10646 6.2.4 国标扩展码 6.2.5 GB 180306.3 字符编码知识的作⽤6.4 字频统计 6.4.1 字频统计的应⽤ 6.4.2 单字字频统计 6.4.3 双字字频统计本章⼩结思考练习第7章词法分析7.1 汉语⾃动分词及其基本问题 7.1.1 分词规范与词表 7.1.2 切分歧义问题 7.1.3 未登录词识别问题7.2 基本分词⽅法 7.2.1 最⼤匹配法 7.2.2 最少分词法 7.2.3 最⼤概率法 7.2.4 与词性标注相结合的分词⽅法 7.2.5 基于互现信息的分词⽅法 7.2.6 基于字分类的分词⽅法 7.2.7 基于实例的汉语分词⽅法7.3 中⽂姓名识别 7.3.1 基于规则的⽅法 7.3.2 基于统计的⽅法7.4 汉语⾃动分词系统的评价7.5 英语形态还原7.6 词性标注 7.6.1 词性标记集 7.6.2 基于规则的词性标注⽅法 7.6.3 基于统计的词性标注⽅法本章⼩结思考练习第8章句法分析8.1 ⽂法的表⽰8.2 ⾃顶向下的句法分析8.3 ⾃底向上的句法分析 8.3.1 移近⼀归约算法 8.3.2 欧雷分析法 8.3.3 线图分析法 8.3.4 CYK分析法8.4 概率上下⽂⽆关⽂法8.5 浅层句法分析 8.5.1 问题的提出 8.5.2 基于规则的⽅法 8.5.3 基于统计的⽅法8.6 句法分析系统评测本章⼩结思考练习第9章语义分析9.1 词义消歧 9.1.1 基于规则的词义消歧 9.1.2 基于统计的词义消歧 9.1.3 基于实例的词义消歧 9.1.4 基于词典的词义消歧9.2 语义⾓⾊标注 9.2.1 格语法 9.2.2 基于统计机器学习技术的语义⾓⾊标注9.3 深层语义推理 9.3.1 命题逻辑和渭词逻辑 9.3.2 语义⽹络 9.3.3 概念依存理论本章⼩结思考练习。
