自然语言处理 第一章
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自然语言处理基础入门教程
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。
自然语言处理技术的研究与应用
自然语言处理技术的研究与应用第一章绪论自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）是迄今为止计算机科学领域内发展最迅速的一个领域之一。
它是研究语言学和人工智能技术相结合的一门交叉学科。
自然语言处理技术可以帮助计算机更好地理解、处理人类语言，从而实现自然语言的输入和输出，进而实现以自然语言为接口的计算机人机交互。
自然语言处理技术的研究与应用呈现出爆炸式增长。
它已经广泛应用于搜索引擎、智能客服、机器翻译、自动摘要、情感分析、信息抽取等各个领域。
本文将从自然语言处理技术的技术路线、主要技术难点、现状以及未来发展等方面进行分析。
第二章技术路线自然语言处理技术的核心是对自然语言进行分析，以便计算机可以理解和处理它。
自然语言处理技术主要的技术路线如下：1. 分词分词是将一段连续的文本按照一定规则切割成一个个具有独立意义的词语的过程。
中文分词是自然语言处理技术的一大难点，因为中文没有像英文空格这种词语分割符。
中文分词技术主要包括规则分词、统计分词、机器学习分词、深度学习分词等。
2. 词性标注词性标注是指对文本中的每个词语赋予相应的词性，如名词、动词、形容词、副词等。
词性标注技术可以帮助计算机更好地理解句子的结构和意义，从而进行后续处理。
3. 句法分析句法分析是指对文本中的句子进行结构分析和语义分析，以便构建出句子的基本成分和句子成分之间的关系。
句法分析主要涉及到句子的语义角色标注、句法树构建、成分串联等几个方面。
4. 语义分析语义分析是指对文本的语义内容进行分析，探究句子中的隐含含义和上下文关系。
语义分析包括文本关键词提取、实体识别、情感分析等。
第三章技术难点自然语言处理技术的研究最大的困难是自然语言的多义性、歧义性和语言表达多样性问题。
这些问题使得自然语言处理技术难以准确判断句子的含义和语义。
1. 歧义性自然语言中常出现相同的词语或者短语，但是它们可能有不同的含义。
例如，“哥哥爱弟弟”和“哥哥亲弟弟”中的“弟弟”和“哥哥”具有不同的含义。
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案（全）第一章：Python中文自然语言处理简介1.1 自然语言处理的概念1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本流程1.4 中文分词与词性标注1.5 中文命名实体识别第二章：Python中文文本处理基础2.1 文本预处理2.2 中文停用词去除2.3 词干提取与词形还原2.4 中文分词算法介绍2.5 Python库在中国分词中的应用第三章：Python中文词性标注3.1 词性标注的概念与作用3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于机器学习的词性标注方法3.4 Python词性标注库介绍3.5 词性标注的实战应用第四章：Python中文命名实体识别4.1 命名实体识别的概念与作用4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于机器学习的命名实体识别方法4.4 Python命名实体识别库介绍4.5 命名实体识别的实战应用第五章：Python中文情感分析5.1 情感分析的概念与作用5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 Python情感分析库介绍5.5 情感分析的实战应用本教案将为您提供Python中文自然语言处理的基础知识与实战应用。
通过学习，您将掌握Python在中文自然语言处理中的应用，包括文本预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等方面。
每个章节都包含相关概念、方法、库介绍和实战应用，帮助您深入了解并实践中文自然语言处理。
希望本教案能为您在学习Python 中文自然语言处理方面提供帮助。
第六章：Python中文文本分类6.1 文本分类的概念与作用6.2 特征提取与降维6.3 常用的文本分类算法6.4 Python文本分类库介绍6.5 中文文本分类的实战应用第七章：Python中文信息抽取7.1 信息抽取的概念与作用7.2 实体抽取与关系抽取7.3 事件抽取与意见抽取7.4 Python信息抽取库介绍7.5 中文信息抽取的实战应用第八章：Python中文文本8.1 文本的概念与作用8.2 模型与判别模型8.3 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）8.4 Python文本库介绍8.5 中文文本的实战应用第九章：Python中文对话系统9.1 对话系统的概念与作用9.2 对话系统的类型与架构9.3 式对话模型与检索式对话模型9.4 Python对话系统库介绍9.5 中文对话系统的实战应用第十章：Python中文语音识别与合成10.1 语音识别与合成的概念与作用10.2 基于深度学习的语音识别与合成方法10.3 Python语音识别与合成库介绍10.4 中文语音识别与合成的实战应用10.5 语音识别与合成的综合实战项目第十一章：Python中文语义理解11.1 语义理解的概念与作用11.2 词嵌入与语义表示11.3 语义分析与语义相似度计算11.4 Python语义理解库介绍11.5 中文语义理解的实战应用第十二章：Python中文问答系统12.1 问答系统的概念与作用12.2 基于知识图谱的问答方法12.3 基于机器学习的问答方法12.4 Python问答系统库介绍12.5 中文问答系统的实战应用第十三章：Python中文文本摘要13.1 文本摘要的概念与作用13.2 提取式摘要与式摘要13.3 文本摘要的评价指标13.4 Python文本摘要库介绍13.5 中文文本摘要的实战应用第十五章：Python中文自然语言处理综合实战15.1 自然语言处理综合实战项目介绍15.2 项目需求分析与设计15.3 项目实施与技术选型15.4 项目测试与优化15.5 项目总结与展望重点和难点解析重点：Python在中文自然语言处理中的应用场景。
自然语言处理中的语义分析技术
自然语言处理中的语义分析技术第一章：绪论自然语言处理是一门涉及计算机科学、人工智能、语言学等多个学科的交叉学科。
它的目的在于使计算机能够像人一样地理解人的自然语言，并进一步实现自然语言与计算机程序之间的交互。
语义分析作为自然语言处理的一个重要组成部分，旨在对人类语言的语义进行理解和分析，可以帮助计算机更好地理解人类的意图和真实含义。
第二章：语义分析技术概述语义分析技术是指对自然语言文本进行理解和解析，从而使计算机能够根据文本的语义生成出正确的结果。
其中，常用的技术包括语义角色标注、词义消歧、依存关系分析、句法分析等。
通过这些技术的应用，可以实现诸如网络搜索、机器翻译、情感分析、辅助写作等丰富的任务。
第三章：语义角色标注语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称SRL）是指对自然语言中谓语的主体和施事、受事等语义角色进行标注的过程，目前被广泛应用于自然语言生成、语音识别、机器翻译等领域。
常用的语义角色标注算法包括深度学习算法、最大熵模型和支持向量机等。
第四章：词义消歧词义消歧（Word Sense Disambiguation，简称WSD）是指在自然语言中，一个词可能有多种意思，而计算机需要准确地判断其真实含义的过程。
词义消歧的应用场景非常广泛，如机器翻译、情感分析、信息检索等。
常用的词义消歧算法包括词典法、统计方法和基于深度学习的方法。
第五章：依存关系分析依存关系分析（Dependency Parsing）是指对自然语言句子进行解析，将每一个词与其他词之间的关系进行建模解析的过程。
依存关系分析由于其高效性和可解释性，已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、情感分析等领域。
常用的依存关系分析算法包括转移和非转移两大类算法。
第六章：句法分析句法分析（Syntactic Parsing）是指对自然语言中的句子进行结构分析，从而了解句子成分之间的关系。
在自然语言处理中，句法分析是一项非常重要的任务，可以为其他任务如机器翻译、信息检索、自动问答等提供帮助。
宗成庆--自然语言处理--第一章-绪论
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1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
1.2.1自然语言处理研究的内容； 语言教学(Language teaching)：借助计算机辅助 教学工具，进行语言教学、操练和辅导等。 应用：语言学习等 文字识别(Character recognition)：通过计算机 系统对印刷体或手写体等文字进行自动识别，将其转 换成计算机可以处理的电子文本基本概念
1.1.1 语言学和语音学； 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点，并提出各种语 音描述、分类和转写方法的科学。 包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究 发音器官如何产生语音；(2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳之间传递语音的物理属性；(3) 听觉语音学(auditory phonetics), 研究人通过耳、听 觉神经和大脑对语音的知觉反应。
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1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
——摘自中国金币网（/）
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第一章
绪论
计算机发明以来，人类首先想到的计算机的 应用之一，就是自动翻译。然而时至今日，计 算机处理自然语言的能力在大多数情况下都不 能满足人类社会信息化时代的要求。有关专家 指出，语言障碍已经成为制约21世纪社会全球 化发展的一个重要因素。 因此，如何尽早实现自然语言的有效理解， 打破不同语言之间的固有壁垒，已经成为备受 人们关注的极具挑战力的国际前沿研究课题。
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1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
1.2.1自然语言处理研究的内容； 信息检索(Information retrieval)：信息检索也称情报检
自然语言处理与文本挖掘
自然语言处理与文本挖掘第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本挖掘（Text Mining）是计算机科学及人工智能领域中的热门研究方向。
随着互联网和大数据时代的到来，越来越多的数据以文本形式存储，对这些文本数据进行有效的处理和分析成为一项重要任务。
本章将介绍自然语言处理与文本挖掘的定义、应用领域和研究意义。
第二章：自然语言处理基本技术自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和解析的技术。
该章节将介绍自然语言处理的基本技术，包括文本分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
其中，文本分词是将文本按照词的单位进行划分，词性标注是确定每个词的词性，句法分析是通过语法规则对句子的结构进行分析，而语义理解是理解句子的意思。
第三章：文本挖掘的基本流程文本挖掘是指从大规模的文本数据中发现隐藏的知识和信息。
该章节将介绍文本挖掘的基本流程，包括文本预处理、特征提取、模型构建和评估等步骤。
其中，文本预处理是对原始文本数据进行清洗和处理，特征提取是将文本转换为计算机可识别的特征表示，模型构建是使用机器学习和数据挖掘算法对文本进行分析和预测，评估是对模型进行性能评估和优化。
第四章：自然语言处理在情感分析中的应用情感分析是指通过对文本中的情感信息进行分析和判断的技术。
该章节将重点介绍自然语言处理在情感分析中的应用。
通过对大量的文本数据进行情感分析，可以了解用户的态度、倾向和情绪等信息，从而辅助决策和提供更好的用户体验。
情感分析在社交媒体舆情分析、产品推荐和舆情监测等领域有着广泛的应用。
第五章：文本分类与主题建模文本分类是指将文本数据按照预定义的类别进行分类的技术。
主题建模是从大量的文本数据中发现隐藏的主题和话题的技术。
该章节将阐述自然语言处理在文本分类和主题建模中的应用。
通过文本分类，可以对文本进行自动分类，对大规模的文本进行信息检索和过滤。
而主题建模可以帮助我们了解文本数据中隐藏的主题结构，对文本数据进行聚类和归类。
自然语言处理导论 教学大纲及教案
自然语言处理导论教学大纲及教案一、课程简介本课程旨在介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的基本概念、原理和技术，帮助学生了解和掌握NLP领域的最新进展和应用。
本课程将结合理论与实践，培养学生对NLP问题的分析和解决能力。
二、教学目标1. 了解自然语言处理的定义和研究范围；2. 掌握自然语言处理的常见任务和技术方法；3. 熟悉自然语言处理的应用领域和发展趋势；4. 培养学生的编程能力和实验设计能力。
三、教学内容第一章：自然语言处理概述- 自然语言处理的定义和基本任务- 自然语言处理的历史发展和应用场景- 自然语言处理的挑战和研究方法第二章：文本预处理与文本表示- 文本预处理的基本任务和技术方法- 词袋模型和TF-IDF模型- 词向量和文本向量表示方法第三章：中文分词与词性标注- 中文分词的基本任务和技术方法- 中文分词的评价指标和应用场景- 词性标注的概念和算法第四章：文本分类和情感分析- 文本分类的基本原理和方法- 情感分析的定义和应用领域- 基于机器研究和深度研究的文本分类方法第五章：信息抽取和命名实体识别- 信息抽取的任务和方法- 命名实体识别的定义和应用场景- 基于统计和规则的信息抽取方法第六章：问答系统和对话系统- 问答系统的基本原理和构成要素- 对话系统的定义和挑战- 基于知识库和神经网络的问答系统设计方法四、教学方法- 授课方式：理论讲解和案例分析相结合- 实践环节：编程实践和小组项目设计- 学生评价：作业和实验报告五、教学评估- 平时成绩：出勤、课堂参与和作业完成情况- 期中考试：理论知识的考核- 期末项目：结合课程内容进行实际应用设计六、参考教材1. 《自然语言处理综论》曹晨阳，机械工业出版社2. 《自然语言处理入门》 Jacob Eisenstein，清华大学出版社3. 《Python自然语言处理》皮耶罗-莫迪亚尼，机械工业出版社以上为《自然语言处理导论》的教学大纲及教案，仅供参考。
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
用Python进行自然语言处理实践入门教程
用Python进行自然语言处理实践入门教程自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，通过利用计算机技术对自然语言进行处理和分析，使计算机能够理解、解析和生成人类语言。
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于NLP领域。
本文将介绍如何使用Python进行自然语言处理的实践，并为初学者提供入门教程。
第一章：自然语言处理概述1.1 自然语言处理的定义和应用领域1.2 Python在自然语言处理中的优势和应用范围第二章：文本预处理2.1 文本分词2.1.1 中文分词工具的选择与使用2.1.2 英文分词的实现方法2.2 停用词过滤2.3 文本标准化2.3.1 词干提取2.3.2 词形还原第三章：情感分析3.1 情感分析的定义和应用场景3.2 情感分析的基本方法3.3 使用Python实现情感分析3.3.1 构建情感词典3.3.2 文本特征提取3.3.3 模型训练和预测第四章：命名实体识别4.1 命名实体识别的概念和目标4.2 常用的命名实体类型4.3 使用Python进行命名实体识别4.3.1 实体标注数据集的获取和准备4.3.2 特征工程和模型训练4.3.3 实体识别的评估和优化第五章：文本分类5.1 文本分类的定义和应用场景5.2 常用的文本分类方法5.3 使用Python进行文本分类5.3.1 构建文本分类器的特征5.3.2 文本特征表示方法5.3.3 模型的选择和训练5.3.4 分类结果的评估和调优第六章：问答系统6.1 问答系统的定义和功能6.2 问答系统的基本流程6.3 使用Python构建简单的问答系统6.3.1 问题分类和问题模板匹配6.3.2 知识库的构建和管理6.3.3 问题匹配和答案生成第七章：机器翻译7.1 机器翻译的概念和应用7.2 基于规则的机器翻译方法7.3 基于统计的机器翻译方法7.4 使用Python进行机器翻译7.4.1 数据准备和预处理7.4.2 特征提取和模型训练7.4.3 翻译结果的评估和改进结语：本文介绍了使用Python进行自然语言处理的入门教程。
第一章 自然语言处理概论ppt课件
– “目前一些试用过的用户表示，改进后的 翻译服务在质量方面令人惊讶。对于那些 从未使用机器翻译的用户来说，他们完全 可以通过翻译后的文本理解原文的意思， 一些细微的错误并不会引起太大的麻烦。 ”
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
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• 1950s: Yehoshua Bar-Hillel(MIT): 1952年举办了 1st MT会议，会上， Leon Dostert(Georgetown Univ.)建议开发演示系统，以吸引基金 的投 资.
• 1955年，第一个演示系统在 IBM & Georgetown 开发，包含250 个词 和 6 条句法规则,实现 Russia — English；
29
情感及观点分析
• 为什么要对文本进行情感分析？
– 文本是人写的，必然带有人的感情和观点 – 大量应用需要情感与观点分析：
• 评论性文本：商品评论，服务质量，影评 • 带政治色彩的评论：敌对势力的攻击，法轮功的攻击
• 情感与观点分析要做什么？
– 观点是什么？带有怎样的情感色彩（正面/负面）？ – 谁发表的观点或表达的情感？ – 针对的问题及对象是什么？ – 以上都需要通过文本分析提炼
自然语言处理课程讲义
第一章 绪论
王峰 华东师大计算机系
自然语言处理
Natural Language Processing
• 参考教材
– 俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书 馆。
– 宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 – Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language
– 应用：排版、印刷、书籍编撰等。
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• 语音识别
– 将输入语音信号自动转换成书面文字 – 应用：文字录入、人机通讯、语音翻译等 – 困难：大量存在的同音词、近音词、口音等
• 文语转换/语音合成
– 将书面文本自动转换成对应的语音 – 应用：朗读系统、人机语音接口等
• 说话人识别/认同/验证
– 应用：信息安全、防伪等
自然语言处理
11
NLP的概念
• 什么是自然语言处理
– NLP, Natural Language Processing – 用机器处理人类语言的理论和技术 – 将语言做为计算对象来研究相应的算法 – 目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进
行人机 交互，从而更便捷、有效地进行信息管理
• 其他名称
• ALPAC 报告的内容 (1966) :
– “There is no immediate or predictable prospects of useful machine translation”—— Ends funding MT.
• How are you? 怎么是你？ • How old are you? 怎么老是你？
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NLP的发展历史
33
NLP的发展历史
• 1960 s之前：萌芽期
– 机器翻译、自动文摘
• 1960s中期到1970s中后期：步履艰难
– 60 年代衰落
• 1970s中后期到1980s后期：复苏 • 1980s后期至今：蓬勃发展
• 第一本期刊: Mechanical Translation(1953-1970) 在 MIT出版. • 第1篇博士论文 1953在MIT由 Anthony G. Oettinger完成：俄语机
器词典.
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低谷期：ALPAC报告(1966)
• Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) (1964, USA)
26
• 自动文摘
– 将原文档的主要内容或某方面的信息自动提取出来， 并形成文档的摘要或缩写
– 观点挖掘 – 应用：电子图书管理、情报获取等
• 信息过滤
– 通过计算机系统自动识别和过滤那些满足特定条件 的文档信息
– 例子：过滤色情网站
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自动问答
• 通过计算机系统对人体出的问题的理解， 利用自动推理等手段，在有关知识资源中 自动求解答案并作出相应的回答。
– 互联网的发展 – 互联网为NLP 提供了市场需求和试验数据
34
萌芽期(1960s及之前)
• 1933: 法国的 Georges Artsrouni & 俄国的 Peter Trojanskij建议:构 建 机器多语言词典；
• 1946-1947:美国的Andrew Booth 和 Warren Weaver,提出了机器翻 译 的设想.
We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.
6
信息爆炸
• 无处不在的网络、通讯和堆积如山的文档，构成了当今 社会信息爆炸的基本特征。
• 现代化的信息传播手段给人们的生活和工作带来极大便 利的同时，也使人们面临许多难以克服的困难和障碍。
Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc.
• 考核方式与评价结构比例：
– 期末闭卷考试，考试成绩占 60 ％，平时成绩 40 % (包括考 勤10% + 作业30%)。
• 教师
– 王峰 (fwang@) – 信息楼645
• 应用：人机对话系统、信息检索等 • 简单问答
– 颐和园怎么走？ – 香港明天天气如何？ – 问航班/火车时刻 – 网上找人 – 网上购物问价格
28
Watson问答系统 (Feb 2011)
David Ferrucci, Eric Brown, et.al., “Building Watson: An Overview of the DeepQA Project”, AI Magazine, 2010, vol. 31, no. 3.
– 从指定文档中或者海量文本中抽取出用户感兴 趣的信息
– 实体关系抽取
• 文档分类
– 利用计算机系统对大量的文档按照一定的分类 标准（例如，根据主题或内容划分等）实现自 动归类
– 应用：图书管理、情报获取、网络内容监控等。
• 文字编辑和自动校对
– 对文字拼写、用词甚至语法、文档格式等进行 自动检查、校对和编排
• 信息安全问题已经成为国际社会共同关注 的焦点
9
机器翻译
机器翻译市场潜力巨大 • 文化 • 商贸 • 旅游 • 体育 • …….
跨语言通讯与信息获取具有重要的用途
10
问题的提出
• 如何让计算机实现自动的或人机互助的语言处理功 能？
• 如何让计算机实现海量语言信息的自动处理、知识 挖掘和有效利用？
2
课程内容
• 分词 • 词性标注 • 句法结构分析 • 语义分析 • 语篇分析 • 信息检索 • 机器翻译
3
提纲
• 问题的提出 • NLP的概念 • NLP的应用 • NLP的发展历史 • NLP的研究方法
4
问题的提出
我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞 争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许 多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发 点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具 有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解 并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。 我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。
本分 类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音 识别等
13
机器能理解人类语言吗？
• 很难，但没证据表明不能 • 什么是理解？
– 解构主义：机器的理解机制与人相同 •谁也说不清自己理解语言的步骤
– 功能主义：机器的表现与人相同 • 图灵测试 • 如果通过自然语言的问答，一个人无法识别 和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能
--- A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950
5
问题的提出
We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields. But which are the best ones to start with? Even this is a difficult decision. Many people think that a very abstract activity, like the playing of chess, would be best. It can also be maintained that it is best to provide the machine with the best sense organs that money can buy, and then teach it to understand and speak English. This process could follow the normal teaching of a child. Things would be pointed out and named, etc. Again I do not know what the right answer is, but I think both approaches should be tried.
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NLP的应用
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• 机器翻译 • 文本分类 • 信息提取 • 信息检索 • 语音合成 • 语音识别 • 人机接口 • ….
NLP的应用领域
20
NLP应用
• 据统计，日常工作中80%的信息来源于语言， 文本的需求在不断增长
• 文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数 量在不断增长
– 电子邮件、新闻、网页、论文、书籍
• 1955年，第一个演示系统在 IBM & Georgetown 开发，包含250 个词 和 6 条句法规则,实现 Russia — English；
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情感及观点分析
• 为什么要对文本进行情感分析？
– 文本是人写的，必然带有人的感情和观点 – 大量应用需要情感与观点分析：
• 评论性文本：商品评论，服务质量，影评 • 带政治色彩的评论：敌对势力的攻击，法轮功的攻击
• 情感与观点分析要做什么？
– 观点是什么？带有怎样的情感色彩（正面/负面）？ – 谁发表的观点或表达的情感？ – 针对的问题及对象是什么？ – 以上都需要通过文本分析提炼
自然语言处理课程讲义
第一章 绪论
王峰 华东师大计算机系
自然语言处理
Natural Language Processing
• 参考教材
– 俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书 馆。
– 宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 – Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language
– 应用：排版、印刷、书籍编撰等。
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• 语音识别
– 将输入语音信号自动转换成书面文字 – 应用：文字录入、人机通讯、语音翻译等 – 困难：大量存在的同音词、近音词、口音等
• 文语转换/语音合成
– 将书面文本自动转换成对应的语音 – 应用：朗读系统、人机语音接口等
• 说话人识别/认同/验证
– 应用：信息安全、防伪等
自然语言处理
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NLP的概念
• 什么是自然语言处理
– NLP, Natural Language Processing – 用机器处理人类语言的理论和技术 – 将语言做为计算对象来研究相应的算法 – 目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进
行人机 交互，从而更便捷、有效地进行信息管理
• 其他名称
• ALPAC 报告的内容 (1966) :
– “There is no immediate or predictable prospects of useful machine translation”—— Ends funding MT.
• How are you? 怎么是你？ • How old are you? 怎么老是你？
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NLP的发展历史
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NLP的发展历史
• 1960 s之前：萌芽期
– 机器翻译、自动文摘
• 1960s中期到1970s中后期：步履艰难
– 60 年代衰落
• 1970s中后期到1980s后期：复苏 • 1980s后期至今：蓬勃发展
• 第一本期刊: Mechanical Translation(1953-1970) 在 MIT出版. • 第1篇博士论文 1953在MIT由 Anthony G. Oettinger完成：俄语机
器词典.
35
低谷期：ALPAC报告(1966)
• Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) (1964, USA)
26
• 自动文摘
– 将原文档的主要内容或某方面的信息自动提取出来， 并形成文档的摘要或缩写
– 观点挖掘 – 应用：电子图书管理、情报获取等
• 信息过滤
– 通过计算机系统自动识别和过滤那些满足特定条件 的文档信息
– 例子：过滤色情网站
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自动问答
• 通过计算机系统对人体出的问题的理解， 利用自动推理等手段，在有关知识资源中 自动求解答案并作出相应的回答。
– 互联网的发展 – 互联网为NLP 提供了市场需求和试验数据
34
萌芽期(1960s及之前)
• 1933: 法国的 Georges Artsrouni & 俄国的 Peter Trojanskij建议:构 建 机器多语言词典；
• 1946-1947:美国的Andrew Booth 和 Warren Weaver,提出了机器翻 译 的设想.
We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.
6
信息爆炸
• 无处不在的网络、通讯和堆积如山的文档，构成了当今 社会信息爆炸的基本特征。
• 现代化的信息传播手段给人们的生活和工作带来极大便 利的同时，也使人们面临许多难以克服的困难和障碍。
Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc.
• 考核方式与评价结构比例：
– 期末闭卷考试，考试成绩占 60 ％，平时成绩 40 % (包括考 勤10% + 作业30%)。
• 教师
– 王峰 (fwang@) – 信息楼645
• 应用：人机对话系统、信息检索等 • 简单问答
– 颐和园怎么走？ – 香港明天天气如何？ – 问航班/火车时刻 – 网上找人 – 网上购物问价格
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Watson问答系统 (Feb 2011)
David Ferrucci, Eric Brown, et.al., “Building Watson: An Overview of the DeepQA Project”, AI Magazine, 2010, vol. 31, no. 3.
– 从指定文档中或者海量文本中抽取出用户感兴 趣的信息
– 实体关系抽取
• 文档分类
– 利用计算机系统对大量的文档按照一定的分类 标准（例如，根据主题或内容划分等）实现自 动归类
– 应用：图书管理、情报获取、网络内容监控等。
• 文字编辑和自动校对
– 对文字拼写、用词甚至语法、文档格式等进行 自动检查、校对和编排
• 信息安全问题已经成为国际社会共同关注 的焦点
9
机器翻译
机器翻译市场潜力巨大 • 文化 • 商贸 • 旅游 • 体育 • …….
跨语言通讯与信息获取具有重要的用途
10
问题的提出
• 如何让计算机实现自动的或人机互助的语言处理功 能？
• 如何让计算机实现海量语言信息的自动处理、知识 挖掘和有效利用？
2
课程内容
• 分词 • 词性标注 • 句法结构分析 • 语义分析 • 语篇分析 • 信息检索 • 机器翻译
3
提纲
• 问题的提出 • NLP的概念 • NLP的应用 • NLP的发展历史 • NLP的研究方法
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问题的提出
我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞 争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许 多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发 点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具 有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解 并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。 我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。
本分 类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音 识别等
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机器能理解人类语言吗？
• 很难，但没证据表明不能 • 什么是理解？
– 解构主义：机器的理解机制与人相同 •谁也说不清自己理解语言的步骤
– 功能主义：机器的表现与人相同 • 图灵测试 • 如果通过自然语言的问答，一个人无法识别 和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能
--- A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950
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问题的提出
We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields. But which are the best ones to start with? Even this is a difficult decision. Many people think that a very abstract activity, like the playing of chess, would be best. It can also be maintained that it is best to provide the machine with the best sense organs that money can buy, and then teach it to understand and speak English. This process could follow the normal teaching of a child. Things would be pointed out and named, etc. Again I do not know what the right answer is, but I think both approaches should be tried.
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NLP的应用
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• 机器翻译 • 文本分类 • 信息提取 • 信息检索 • 语音合成 • 语音识别 • 人机接口 • ….
NLP的应用领域
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NLP应用
• 据统计，日常工作中80%的信息来源于语言， 文本的需求在不断增长
• 文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数 量在不断增长
– 电子邮件、新闻、网页、论文、书籍