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自然语言处理宗成庆期末试题

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智能语音识别与自然语言处理技术考核试卷

智能语音识别与自然语言处理技术考核试卷
2.在语音识别中，隐马尔可夫模型（HMM）通常用于声学模型的建模。（）
3.词语嵌入技术可以捕捉到词语的语义和语法信息。（）
4.在自然语言处理中，文本分类和情感分析是同一任务的不同名称。（）
5.深度学习模型在自然语言处理中总是比传统机器学习方法效果更好。（）
6.语音合成技术主要依赖于声学模型和语言模型的联合作用。（）
A.词语嵌入
B.依存关系分析
C.主题模型
D.命名实体识别
16.以下哪些是自然语言处理中的预训练模型？（）
A. ELMO
B. BERT
C. GPT
D. RNN
17.在语音识别系统中，以下哪些方法可以用于说话人识别？（）
A.声纹识别
B.说话人自适应
C. i-Vector
D.基于规则的匹配
18.以下哪些是自然语言处理中的无监督学习方法？（）
7.命名实体识别（NER）的主要目的是识别文本中的关键词。（）
8.机器翻译系统通常不需要理解源语言的语义内容。（）
9.在自然语言处理中，预训练模型可以显著提高下游任务的性能。（）
10.说话人识别和说话人验证是两个完全不同的任务。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简要描述自然语言处理中的词嵌入技术，并说明它是如何帮助改善语言模型的。
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在自然语言处理中，______是指将文本中的词转化为数值向量的过程。
（）
2.语音识别中的“声学模型”主要是对语音信号的______进行建模。
（）
3. ______是指计算机程序对自然语言文本进行理解和解释的能力。
（）

自然语言理解(App)习题参考答案

自然语言理解(App)习题参考答案

(b) G = ({A, S}, {0,1}, S, P) P: S A
NLPR, CASIA
0A0 | 1A1 0A0 | 1A1 | ε
2004-3-6
9
NLPR
第三章习题解答
3-2. 有以下文法：G = ({S,B,C},{a,b,c},P, S),其中： P: S → aSBC | abC bB → bb cC → cc 求 L(G)=? CB → BC bC → bc
x
p(x) 证明： H( p, q) = H( p) + D( p || q) = H( p) + ∑ p(x) log q(x) x∈X
= −∑ p(x) log p(x) + ∑ p(x)(logp(x) − logq(x))
x∈X x∈X
= −∑ p( x) logq( x)
x∈X
NLPR, CASIA
p ( x) D( p || q) = ∑ p( x) log q ( x) x∈X
NLPR, CASIA
2004-3-6
6
NLPR
第二章习题解答
2-3. 举例说明（任意找两个分布 p 和 q ），KL 距离是不对 称的，即 D(p || q) ≠ D(q || p)。 （略）
NLPR, CASIA
NLPR, CASIA 2004-3-6
10
NLPR
第三章习题解答
3-3. 设文法 G 由如下规则定义： S → AB A → Aa|bB B → a|Sb 给出下列句子形式的派生树: (1)baabaab (2)bBABb 解： (1) A A b B a b
NLPR, CASIA
S B a A B a

语言数据处理考核试卷

语言数据处理考核试卷
B.循环神经网络（RNN）
C.对抗性神经网络（GAN）
D.支持向量机（SVM）
13.在文本生成任务中，以下哪个模型主要用于生成对话？()
A. GPT
B. Seq2Seq
C. TextCNN
D. BERT
14.以下哪个不是信息抽取的主要任务？()
A.命名实体识别
B.关系抽取
C.事件抽取
D.语音合成
15.在知识图谱中，以下哪个表示实体之间的关系？()
（）
2.在自然语言处理中，词袋模型（Bag of Words）是一种忽略______的文本表示方法。
（）
3. ______是指计算机程序通过理解和解释人类语言来响应实际语言输入的能力。
（）
4.语义分析主要关注的是理解句子中词语的______和句子结构的含义。
（）
5. ______是自然语言处理中的一项基本任务，旨在识别文本中的词语并将其分类为不同的词性。
A.分词
B.词性标注
C.停用词过滤
D.语音合成
19.在自然语言处理中，以下哪个方法主要用于识别文本中的潜在主题？()
A. LDA
B. SVM
C. CNN
D. BERT
20.以下哪个不是自然语言处理中常用的语料库？()
A.维基百科
B.腾题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
语言数据处理考核试卷
考生姓名：__________答题日期：_______年__月__日得分：_________判卷人：_________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.下列哪种语言不是自然语言处理的研究对象？()

智能科学--自然语言处理

智能科学--自然语言处理

本课程主要讨论中文语言处理的用途 和基本概念。
6
1.1 基本概念
฀ 其它名称 - 自然语言理解(Natural Language Understanding) - 计算语言学(Computational Linguistics) 计算语言学是现代语言学的一大分支，它是 用计算机理解、生成和处理自然语言，即它 的研究范围不仅涵盖语言信息的处理，还包 括语言的理解和生成。
19
1.2 可以让自然语言处理技术为我 们做什么？
6、语音识别 、 输入：美欧贸易摩擦升级 识别结果：美欧贸易摩擦生机 输入：新技术的发展日新月异 识别结果：新纪录的发展日新月异
20
1.2 可以让自然语言处理技术为我 们做什么？
7、不能想象的同音字识别 、 施氏食狮史（赵元任） － 施氏食狮史（赵元任） 石室诗士施氏，嗜狮，誓食十狮。氏时时 适市视狮，十时，适十狮适市，是时，适施氏 适市，施氏视是十狮，拭矢试，使是十狮逝 世，适石室，石室湿，氏使侍拭石室，石室 拭，始食是十狮尸，始识是十狮尸，实十石狮 尸，试释是事。
39
1.6 汉语的计算机理解
等等
40
1.7 自然语言处理技术
按技术路线分为： 按技术路线分为： 1、基于统计的语言处理技术 从大规模真实语料库中获得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，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。以一词多词性识别为例说明。 2、基于语言学规则的语言处理技术 通过对语言学知识的形式化，形式化规则的算法化，以及算法 实现等步骤将语言学知识转化为计算机可以处理的形式。见后 面例子
7
1.2 可以让自然语言处理技术为我 们做什么？
1、信息检索 、 • 微软：39,300,000条（5年前2,060,000 条） 微软，亚洲研究院：255,000条 微软，亚洲研究院，研究方向：92,500条 微软，亚洲研究院，自然语言处理：18,100 条 ⇒ 08年7月一万亿个网页，每天数十亿增加 ⇒ 获得的信息只有1％被有效利用 的“框计算”26思考题

自然语言处理应用开发考核试卷

自然语言处理应用开发考核试卷
A.分词
B.词性标注
C.停用词去除
D.数据标准化
13.在知识图谱中，以下哪些类型的实体是常见的？（）
A.人
B.组织
C.地点
D
B.丢弃法
C.数据增强
D.增加训练数据
15.在深度学习中，以下哪些优化器被用于训练模型？（）
A. SGD
B. Adam
2.在中文分词中，词是最小的有意义的语言单位。（）
3.递归神经网络（RNN）能够有效地处理长序列数据中的依赖问题。（）
4.在情感分析中，基于情感词典的方法通常不需要大量标注数据。（）
5.预训练语言模型GPT-3是由谷歌开发的。（）
6.在自然语言处理中，准确率和召回率总是呈正相关关系。（）
7.聊天机器人的核心组件只有自然语言理解。（）
19.以下哪个不是中文停用词表的常见来源？（D.斯坦福停用词表
20.在自然语言处理中，以下哪个技术不常用于解决过拟合问题？（）
A.正则化
B.丢弃法
C.数据增强
D.提升样本数量
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
C. GRU
D. KNN
8.在情感分析中，以下哪个方法不常用？（）
A.基于情感词典的方法
B.基于机器学习的方法
C.基于深度学习的方法
D.基于规则的方法
9.以下哪个不是预训练语言模型？（）
A. GPT
B. BERT
C. ERNIE
D. CNN
10.以下哪个不是序列标注任务的常见算法？（）
A.隐马尔可夫模型
A.语音信号预处理
B.声学模型
C.语言模型
D.声纹识别

自然语言处理设计知识测试 选择题 50题

自然语言处理设计知识测试 选择题 50题

1. 自然语言处理（NLP）的主要目标是什么？A. 使计算机能够理解和生成人类语言B. 提高计算机的计算速度C. 优化数据库查询D. 增强图形处理能力2. 在NLP中，词性标注（POS tagging）的主要目的是什么？A. 识别文本中的每个单词B. 确定每个单词在句子中的语法功能C. 分析文本的情感倾向D. 提取文本中的关键词3. 以下哪个不是自然语言处理的子领域？A. 机器翻译B. 语音识别C. 数据挖掘D. 文本分类4. 在NLP中，句法分析的主要任务是什么？A. 确定单词的词性B. 分析句子的结构和语法关系C. 识别文本中的实体D. 评估文本的情感5. 命名实体识别（NER）在NLP中的主要作用是什么？A. 识别和分类文本中的特定实体，如人名、地点、组织等B. 分析句子的语法结构C. 确定单词的词性D. 翻译文本6. 以下哪种技术常用于文本分类？A. 词袋模型（Bag of Words）B. 语音合成C. 图像识别D. 数据压缩7. 在NLP中，情感分析的主要目的是什么？A. 确定文本的情感倾向，如正面、负面或中性B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本8. 以下哪个是深度学习在NLP中的应用？A. 循环神经网络（RNN）B. 决策树C. 支持向量机（SVM）D. 关联规则学习9. 在NLP中，词嵌入（Word Embedding）的主要作用是什么？A. 将单词转换为数值向量，以便计算机处理B. 分析句子的语法结构C. 识别文本中的实体D. 翻译文本10. 以下哪个是NLP中的预处理步骤？A. 分词（Tokenization）B. 语音识别C. 图像处理D. 数据压缩11. 在NLP中，停用词（Stop Words）的主要作用是什么？A. 去除文本中不重要的词汇，如“的”、“是”等B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本12. 以下哪个是NLP中的序列标注任务？A. 命名实体识别（NER）B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译13. 在NLP中，依存句法分析（Dependency Parsing）的主要目的是什么？A. 分析句子中单词之间的依赖关系B. 识别文本中的实体C. 确定单词的词性D. 翻译文本14. 以下哪个是NLP中的生成模型？A. 生成对抗网络（GAN）B. 支持向量机（SVM）C. 决策树D. 关联规则学习15. 在NLP中，语言模型（Language Model）的主要作用是什么？A. 预测下一个单词或短语的概率B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本16. 以下哪个是NLP中的无监督学习任务？A. 聚类分析B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译17. 在NLP中，主题模型（Topic Model）的主要作用是什么？A. 识别文本中的主题或话题B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本18. 以下哪个是NLP中的序列到序列（Seq2Seq）模型？A. 机器翻译B. 文本分类C. 情感分析D. 命名实体识别19. 在NLP中，注意力机制（Attention Mechanism）的主要作用是什么？A. 提高模型对重要信息的关注度B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本20. 以下哪个是NLP中的强化学习任务？A. 对话系统B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译21. 在NLP中，文本摘要（Text Summarization）的主要作用是什么？A. 生成文本的简洁概述B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本22. 以下哪个是NLP中的问答系统任务？A. 回答用户提出的问题B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译23. 在NLP中，语义角色标注（Semantic Role Labeling）的主要作用是什么？A. 识别句子中各个成分的语义角色B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本24. 以下哪个是NLP中的知识图谱任务？A. 构建实体之间的关系图谱B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译25. 在NLP中，词义消歧（Word Sense Disambiguation）的主要作用是什么？A. 确定单词在特定上下文中的确切含义B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本26. 以下哪个是NLP中的预训练模型？A. BERTB. 支持向量机（SVM）C. 决策树D. 关联规则学习27. 在NLP中，跨语言文本处理的主要任务是什么？A. 处理和分析不同语言的文本B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本28. 以下哪个是NLP中的语音处理任务？A. 语音识别B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译29. 在NLP中，文本蕴涵（Textual Entailment）的主要作用是什么？A. 判断一个文本是否蕴含另一个文本的信息B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本30. 以下哪个是NLP中的对话系统任务？A. 与用户进行自然语言对话B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译31. 在NLP中，文本纠错（Text Correction）的主要作用是什么？A. 自动检测和修正文本中的错误B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本32. 以下哪个是NLP中的信息抽取任务？A. 从文本中提取有用信息B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译33. 在NLP中，文本分割（Text Segmentation）的主要作用是什么？A. 将文本分割成有意义的单元，如句子或段落B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本34. 以下哪个是NLP中的文本生成任务？A. 自动生成文本内容B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译35. 在NLP中，文本对齐（Text Alignment）的主要作用是什么？A. 将不同语言或版本的文本对齐B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本36. 以下哪个是NLP中的文本挖掘任务？A. 从大量文本数据中提取有用信息B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译37. 在NLP中，文本相似度计算的主要作用是什么？A. 计算两个文本之间的相似度B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本38. 以下哪个是NLP中的文本聚类任务？A. 将相似的文本分组B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译39. 在NLP中，文本规范化（Text Normalization）的主要作用是什么？A. 将文本转换为标准格式B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本40. 以下哪个是NLP中的文本去噪任务？A. 去除文本中的噪声或无关信息B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译41. 在NLP中，文本表示（Text Representation）的主要作用是什么？A. 将文本转换为计算机可处理的格式B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本42. 以下哪个是NLP中的文本增强任务？A. 通过各种技术增强文本数据B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译43. 在NLP中，文本过滤（Text Filtering）的主要作用是什么？A. 根据特定标准筛选文本B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本44. 以下哪个是NLP中的文本排序任务？A. 根据特定标准对文本进行排序B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译45. 在NLP中，文本转换（Text Transformation）的主要作用是什么？A. 将文本从一种形式转换为另一种形式B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本46. 以下哪个是NLP中的文本压缩任务？A. 减少文本的数据量B. 文本分类C. 情感分析D. 机器翻译47. 在NLP中，文本可视化（Text Visualization）的主要作用是什么？A. 将文本数据以可视化形式展示B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本48. 以下哪个是NLP中的文本挖掘工具？A. NLTKB. 支持向量机（SVM）C. 决策树D. 关联规则学习49. 在NLP中，文本分析（Text Analysis）的主要作用是什么？A. 对文本数据进行深入分析B. 识别文本中的实体C. 分析句子的语法结构D. 翻译文本50. 以下哪个是NLP中的文本挖掘框架？A. spaCyB. 支持向量机（SVM）C. 决策树D. 关联规则学习答案：1. A2. B3. C4. B5. A6. A7. A8. A9. A10. A11. A12. A13. A14. A15. A16. A17. A18. A19. A20. A21. A22. A23. A24. A25. A26. A27. A28. A29. A30. A31. A32. A33. A34. A35. A36. A37. A38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. A46. A47. A48. A49. A50. A。

nlp考试题及答案

nlp考试题及答案**NLP考试题及答案**一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 自然语言处理（NLP）的主要目标是什么？A. 机器翻译B. 语音识别C. 计算机视觉D. 使计算机能够理解、解释和生成人类语言答案：D2. 以下哪个不是NLP中的常见任务？A. 文本分类B. 情感分析C. 机器翻译D. 图像识别答案：D3. 在NLP中，词袋模型（Bag of Words）不考虑以下哪个因素？A. 单词顺序B. 单词频率C. 单词位置D. 单词本身答案：A4. 以下哪个算法不是用于文本聚类的？A. K-meansB. 层次聚类C. 决策树D. DBSCAN5. 在NLP中，TF-IDF是一种用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性的加权技术。

其中，TF 代表什么？A. 词频B. 逆文档频率C. 总文档数D. 单词总数答案：A6. 以下哪个是序列到序列（Seq2Seq）模型的典型应用？A. 文本分类B. 机器翻译C. 情感分析D. 问答系统7. 在NLP中，BERT模型的主要贡献是什么？A. 引入了注意力机制B. 提供了一种新的词嵌入方法C. 实现了双向上下文编码D. 引入了卷积神经网络答案：C8. 以下哪个不是自然语言处理中的预训练语言模型？A. GPTB. BERTC. Word2VecD. ELMo答案：C9. 在NLP中，CRF（条件随机场）通常用于哪种类型的任务？A. 词性标注B. 机器翻译C. 情感分析D. 文本分类答案：A10. 以下哪个不是自然语言处理中的语义分析任务？A. 语义角色标注B. 指代消解C. 命名实体识别D. 拼写检查答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. NLP中的语义分析任务包括哪些？A. 命名实体识别B. 依存句法分析C. 语义角色标注D. 拼写检查答案：A, B, C2. 在NLP中，以下哪些模型属于深度学习模型？A. 循环神经网络（RNN）B. 长短期记忆网络（LSTM）C. 卷积神经网络（CNN）D. 支持向量机（SVM）答案：A, B, C3. 以下哪些是自然语言处理中的文本生成任务？A. 机器翻译B. 文本摘要C. 问答系统D. 对话系统答案：A, B, D4. 在NLP中，以下哪些技术用于文本情感分析？A. 词袋模型B. 情感词典C. 深度学习模型D. 决策树答案：A, B, C5. 以下哪些是自然语言处理中的信息抽取任务？A. 实体识别B. 关系抽取C. 事件抽取D. 拼写检查答案：A, B, C三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述自然语言处理中的语义分析和句法分析的区别。

自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP)


英语词的分类
开放类（ ）
句法上：可作物主、可有限定词、有复数形式 语义上：人名、地名和物名
句法上：作谓语、有几种词形变化 语义上：动作、过程（一系列动作）
句法上：修饰等 语义上：性质
封闭类（ ， ）

（、、...）
为什么要分类？分类带来的问题？ 兼类词 一个词具有两个或者两个以上的词性 英文的语料库中，的词是兼类词。例如：
新华社北京３月８日电（记者李术峰）: 中国农工民主党第十二 届中央常务委员会第一次会议今天在北京召开。
会议研究通过了贯彻落实“两会”精神的有关决定，审议通过了 中国农工民主党中央１９９８年工作要点（草案），并任命了中央副 秘书长。
农工民主党中央主席蒋正华主持了会议，他说，农工民主党有１ ００多名党员作为代表和委员参加了今年的“两会”，各位党员要认 真履行代表和委员的职责，开好会，在１９９８年的工作中认真贯彻 “两会”精神，加强农工民主党的自身建设，推动事业进一步发展， 为建设有中国特色社会主义事业作出新的贡献。
版），清华大学出版社， 赵铁军等，机器翻译原理，哈尔滨工业大学出版社， 宗成庆等译，统计机器翻译，电子工业出版社， . , ., , , ()
课程考核
提交报告（说明基本做法）和源程序及可运行的程 序
期末笔试
自然语言处理概述
什么是自然语言处理
充分利用信息将会给人们带来巨大的收益，而大 量的信息以自然语言（英语、汉语等）形式存在。
构词特点 屈折变化：词尾和词形变化，词性不变。如： ,
派生变化：加前缀和后缀，词性发生变化。如： ,... 复合变化：多个单词以某种方式组合成一个词。 还原规则 通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律

【超级干货】自动化所宗成庆：108页PPT完全梳理NLP

【超级干货】自动化所宗成庆：108页PPT完全梳理NLP 【新智元导读】最近，一道谷歌面试题火了。

这是TechLead在谷歌100多次面试中提到的问题，这引起了本文作者Kevin Ghadyani的极大兴趣，并讨论了解决该问题的所有传统方法。

为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。

在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。

通过 TechLead 模拟 Google 面试（软件工程师职位）TechLead 在 Google 的 100 多次面试中都提出了一个问题，这引起了我对 RxJS 的兴趣。

本文会讨论解决该问题的所有传统方法。

他问这个问题的真正目的是从应聘者得到下列信息：在编码之前，他们会问正确的问题吗？提出的解决方案是否符合项目指南？他甚至指出，是否得到正确的答案一点都不重要，重要的是应聘者的思考方式，以及应聘者是否能够理解这个问题。

他谈到了一些解决方案，包括递归方法（受堆栈大小限制）和迭代方法（受内存大小限制）。

本文将对这两个解决方案进行详细讨论。

TechLead 的问题在 TechLead 的问题中，他要求应聘者在如下网格中，计算出所有颜色相同的最大连续块的数量。

当看到这个问题时，我的第一反应是，必须做一些 2D 图像建模才能解决这个问题。

听起来这道题在面试中几乎不可能回答出来。

但在听完他的详细解释之后，我方知情况并非如此。

在这个问题中，我们需要处理的是已经捕获的数据，而不是解析图像。

数据建模在编写任何代码之前都需要定义数据模型。

对于任何问题，首先要弄清楚我们在处理什么，并收集业务需求。

在我们案例中，TechLead 为我们定义了许多具体的需求，例如：彩色方块或“节点”的概念数据集中包含 1 万个节点节点被组织成行和列，即二维数据列数和行数可能不同节点有颜色信息，并具有对“邻接”这一概念的表示方式我们还可以从数据中获得更多信息：节点不会重叠节点不会和其自身邻接节点不会有重复的邻接位于边角的节点会比其他节点少一个或两个邻接还有一些未知信息，例如：行数与列数的比可能的颜色数量只有一种颜色的可能性颜色的大致分布开发人员的水平越高，其需要问的问题越多。

计算语言学概论

名称
授课时间授课地点助教
课程主页
平时成绩期末笔试
计算语言学是一门交叉学科。

计算语言
语言障碍
终极目标当前目标
建立形式化的适于计算机处理的语言模研制分析、生成以及处理语言的各种算
规则方法举例
计算语言学的研究方法
用上述规则分析句子“the boy saw the girl with a telescope”
All grammar leak (Sapir 1921)
一般而言，很多基于规则的系统不能满
融合规则驱动和数据驱动的方法
从学术会议看计算语言学的研究方法
规则驱动的方法在1990年前是主流研究方法机器学习以及统计技术目前是主流研究方法
联机QA系统
AnswerBus / AskJeeves /
信息检索系统Google、百度、天网
访问: Columbia Newsblaster
/nlp/newsblaster/
文本数据结构化
文本分类（自动判别文本的类别）音字转换（汉字整句输入法）
拼写检查和自动勘校系统。

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