如何入门自然语言处理技术

信息科技探索PCSbs

自然语言处理技术发展与未来

方明之

摘要自然语言处理技术是人工智能领域重要的研究方向之一.随着技术的不断进步，计算机已经能够在一定程度 上理解人类的语言表达，并完成相应的工作.目前，自然语言处理技术已经在信息检索、机器翻译、智能问答等领域 有着广泛的应用，显著降低了人机交互的难度.文章对自然语言处理技术的发展和未来进行了简要介绍.关键词 自然语言处理；机器翻译；语义消歧中图分类号TP3 文献标识码A 文章编号1674-6708 ( 2019 ) 231-0143-02

随着科技的发展，人们对计算机的研究越来越

深刻，生活中计算机的使用也越来越普及。进入信

息时代后，互联网中有着海量的信息，而这些信息

很多都是用自然语言表示的。同时，搜索引擎是人

们获取信息的主要来源，各大搜索引擎开始应用自

然语言处理来实现机器翻译；而带有智能语音助手

的手机也都占据了市场的主流，这些语音助手能方

便我们的生活、学习和工作。文章对自然语言处理

的概述、自然语言处理的发展历史、自然语言处理

的难点及自然语言处理的发展趋势进行综述。

1自然语言处理技术简述

自然语言指的是日常使用的语言，如汉语、英

语和日语等。而自然语言处理(Natural Language

Processing, NLP)则是指运用计算机技术对自然

语言进行处理、理解并运用，它是人工智能和语言

学的分支学科。作为人工智能领域研究的重要方向

之一，自然语言处理的主要目的是通过自然语言的

形式实现人和计算机之间的交互。

语言是人类所特有的交流及表述思维的工具，

因此，只有在计算机真正能掌握处理自然语言的能

力时，才具有真正的智能。自然语言处理包括多个

方面，大体上有认知、理解和生成3个部分。认知

和理解就是让计算机把输入的语言变成有意义的符

号和联系，然后再根据目的进行处理，生成则是指

将计算机中的数据信息转化为自然语言。如此一来，

计算机用户不必投入巨大的精力去学习生涩难懂的

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。

龙源期刊网

自然语言处理技术综述

作者：妮鲁帕尔·艾山江

来源：《商情》2013年第39期

【摘要】自然语言处理技术的发展，最终导致计算机拥有了客观的信息处理功能。本文主要介绍了自然语言处理与中文信息处理发展情况。介绍了自动分词技术的发展概况，一些常用的中文自动分词方法以及目前已经实现的一些分词系统。探讨了自然语言处理技术，特别是自动分词技术，在对外汉语教学的实践中应用的可能性。

【关键词】语言处理；自动分词技术；信息技术

一、自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是主要研究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，建立计算机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。”（Manaris， 1999）更简单直观的说法，就是采用计算机技术来研究和处理自然语言。

自然语言是指人们口常使用的语言，如汉语、英语、口语、法语等，它是人类进行学习和互相交流的工具。“在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用语言，据统计用于数学计算仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。

所谓语言信息处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。采用计算机技术来研究和处理自然语言是20世纪40年代末，50年代初才开始的，经过50多年的发展，这项研究取得了长足的进展，形成了计算机学科中一门重要的新兴学科—自然语言处理。

自然语言处理的关键技术

自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。

一、 常用技术分类

1、 模式匹配技术

模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。

2、 语法驱动的分析技术 语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。

3、 语义文法

语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。