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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。
自然语言处理技术的基础知识第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指用计算机技术对人类语言进行处理和分析，帮助计算机理解和生成自然语言。
NLP技术已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、情感分析、语音识别等领域。
本文将介绍NLP技术的基础知识。
第二章：词法分析在自然语言处理中，词（word）是最基本的单元，因此需要进行词法分析（Lexical Analysis），将文本划分为一个一个的词。
其中，最基础的技术是分词（Segmentation），即将一段文本分割成一个个单独的词语。
分词技术的难点在于中文没有明确的单词边界，需要利用统计方法或规则进行词语的切分。
第三章：语法分析语法分析（Parsing）是指将句子映射到语法结构的过程，通常使用上下文无关文法（Context-Free Grammar）进行描述。
常用的语法分析方法包括自顶向下（Top-Down）和自底向上（Bottom-Up）两种。
自顶向下方法从句子的起始符号开始，通过一系列的推导过程构建整个句子的语法结构；自底向上方法则是由句子的终结符号出发，逐步向上推导出语法树。
语法分析技术的应用包括句法树分析、语法错误检查等。
第四章：语义分析语义分析（Semantic Analysis）是将文本从表面意思转化为实际含义的过程，也叫做理解过程。
常用的语义分析方法包括模板匹配（Template Matching）、机器学习（Machine Learning）和知识图谱（Knowledge Graph）等。
模板匹配方法需要人工指定模板和匹配规则，应用范围有限；机器学习方法适用于大规模数据训练，但缺乏语言知识的积累；知识图谱方法则基于结构化的语言知识，可以进行推理和问答等操作。
在NLP应用中，语义分析技术的重要性不言而喻。
第五章：情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是指对文本情绪进行分析和识别的过程，为NLP应用领域中的重要研究方向之一。
宗成庆《统计自然语言处理》1一书序言冯志伟我在1996年出版的《自然语言的计算机处理》中，曾经说过：“自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）就是利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形式的语言进行各种类型处理和加工的技术。
”2这个定义是正确的，它的缺点是比较笼统。
我一直不太满意这个定义。
后来，我在1999年出版的《计算机进展》（Advanced in Computers）第47卷上，看到了美国计算机科学家马纳瑞斯（Bill Manaris）在《从人-机交互的角度看自然语言处理》一文给自然语言处理提出的如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在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，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地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。
”这个定义的英文如下：“NLP could be defined as the discipline that studies the linguistic aspects of human-human and human-machine communication, develops models of linguistic competence and performance, employs computational frameworks to implement process incorporating such models, identifies methodologies for iterative refinement of such processes/models, and investigates techniques for evaluating the result systems.”3马纳瑞斯的这个定义更加完善，把自然语言处理的研究过程也清楚地反映出来了。
宗成庆统计自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向。
它旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言的能力，使计算机能够更好地与人类进行沟通和交互。
NLP的研究范围非常广泛，涵盖了词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析等多个子领域。
通过对自然语言的分析和处理，NLP可以帮助计算机理解人类的意图和情感，实现智能化的交互和应用。
在词法分析方面，NLP可以对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等处理，从而将一段文本切分成一个个具有意义的词语，并为它们赋予相应的词性和语义信息。
通过这种方式，计算机可以更好地理解文本的语义和结构。
句法分析是NLP的另一个重要研究方向，它的目标是分析句子的结构和语法关系。
通过句法分析，计算机可以理解句子中不同词语之间的依存关系，从而更好地理解句子的含义。
语义分析是NLP的核心任务之一，它的目标是理解文本的语义和逻辑关系。
通过语义分析，计算机可以挖掘出文本中隐藏的含义和逻辑结构，实现更精确的理解和推理。
机器翻译是NLP的一个重要应用领域，它旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
通过机器翻译，人们可以更方便地进行跨语言交流和理解。
情感分析是NLP的一个新兴研究方向，它的目标是分析文本中的情感和情绪。
通过情感分析，计算机可以识别文本中的情感倾向和情绪状态，从而更好地理解人类的情感需求。
总的来说，自然语言处理是一门充满挑战和机遇的研究领域。
通过不断地深入研究和创新，NLP将会在人工智能和社会应用中发挥越来越重要的作用。
希望今后能有更多的科学家和工程师致力于NLP 的研究和应用，为人类创造更智能、更便捷的交互方式。
《文本数据挖掘》由清华大学出版社出版文本数据挖掘是通过机器学习、自然语言处理和推理分析等方法，根据文本内容完成信息抽取、关系发现、热点预测、文本分类和自动摘要等具体任务的信息处理技术。
随着互联网和移动通信技术的快速发展和普及应用，这项技术已在众多领域得到了广泛应用。
三位作者历时两年多，全面梳理了该领域技术发展的“前生今世”，向读者展现了一个全新的视角。
数据挖掘领域国际著名学者、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校Abel Bliss特聘教授韩家炜先生为该书作序。
在大数据时代，现实世界中80%以上的信息是以自然语言文本形式（如书籍、新闻报道、研究论文、社交媒体和网页等）记载的非结构化数据。
尽管数据挖掘和机器学习已经成为数据分析的主要手段，但是大部分数据挖掘方法只能处理结构化的或半结构化的数据。
与结构化的数据挖掘任务相比较，非结构化的文本挖掘具有更大的挑战性，而且这项技术能够在将海量数据转化为结构化知识的过程中发挥巨大的作用。
目前已经有不少关于数据挖掘、机器学习和统计自然语言处理的专著和教材，但是，尚没有一部系统介绍文本挖掘重要主题和最新方法的学术专著，这本《文本数据挖掘》很好地填补了这一空缺。
”内容简介：该书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，包括数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等。
开篇从文本预处理（包括英文的和中文的文本预处理）方法介绍开始，随后给出文本表示方法，包括向量空间模型和词汇、短语、句子及文档的分布式表示，都从统计建模和深度学习建模两个角度进行了阐述。
之后针对文本分类问题介绍了特征选择方法、统计学习方法和深度神经网络方法。
接下来是文本聚类，包括简单的类别相似性度量和各种聚类算法以及性能评价方法。
在对上述文本挖掘基础理论和方法进行介绍之后，该书用5章介绍了文本挖掘技术的具体应用，包括主题模型、情感分析和观点挖掘、主题发现与跟踪、信息抽取及自动文摘。
【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。
宗成庆自然语言处理讲义
宗成庆教授是中国著名的计算机科学家，他在自然语言处理领
域有着丰富的研究和教学经验。
他所著的《自然语言处理》讲义是
该领域的经典教材之一，被广泛应用于大学本科和研究生的自然语
言处理课程中。
这本讲义系统地介绍了自然语言处理的基本概念、技术和应用。
宗成庆教授从语言学、计算机科学和人工智能等多个角度深入浅出
地阐述了自然语言处理的理论和实践，涵盖了词法分析、句法分析、语义分析、文本分类、信息抽取、机器翻译等多个方面的内容。
在这本讲义中，宗成庆教授结合自己多年的教学和研究经验，
将复杂的理论和算法以通俗易懂的方式呈现给读者，使得初学者能
够迅速掌握自然语言处理的基本原理和方法。
同时，这本讲义也涵
盖了大量的案例分析和实践操作，有助于学生将理论知识应用到实
际项目中去。
总的来说，宗成庆教授的《自然语言处理》讲义是一本权威、
全面且深入浅出的教材，对于想要深入了解自然语言处理领域的学
生和研究人员来说，具有非常重要的参考价值。
1、Speech and Language Processinga) 作者: Daniel Jurafsky / James H. Martinb) 副标题: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognitionc) ISBN: 9780130950697d) 定价: USD 97.00e) 出版社: Prentice Hallf) 装帧: Paperbackg) 第一版出版年: 2000-01-26；第二版出版年：2006h) 相关网站：/~martin/slp.htmli) 英文简介：This book takes an empirical approach to language processing, based on applying statistical and other machine-learning algorithms to large corpora.Methodology boxes are included in each chapter. Each chapter is built around one or more worked examples to demonstrate the main idea of the chapter. Covers the fundamental algorithms of various fields, whether originally proposed for spoken or written language to demonstrate how the same algorithm can be used for speech recognition and word-sense disambiguation. Emphasis on web and other practical applications. Emphasis on scientific evaluation. Useful as a reference for professionals in any of the areas of speech and language processing.j) 中文译名：自然语言处理综论k) 译者: 冯志伟/ 孙乐m) 页数: 588 页n) 出版社: 电子工业出版社o) 定价: 78.0p) 装帧: 平装q) 出版年: 2005r) 中文简介：本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。
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。
《自然语言处理基础与大模型---案例与实践》
宗成庆;赵阳;飞桨教材编写组
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2024(38)3
【摘要】近年来,自然语言处理技术迅猛发展,尤其自2022年底ChatGPT发布以来,人类语言技术成为举世瞩目的焦点。
如何让初学者快速了解基于神经网络的自
然语言处理方法的技术要点,能够在短时间内熟悉相关模型和算法的程序代码,通过
对应用系统的上机实践实现从理论到实操的跨越。
【总页数】1页(PF0003)
【作者】宗成庆;赵阳;飞桨教材编写组
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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