自然语言处理的关键技术解析

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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

自然语言处理与文本分析

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。文本分析（Text Analysis）是NLP的关键应用之一，它涉及对大量文本数据进行智能化的处理和分析。

1. 自然语言处理的背景与概念

自然语言处理是在20世纪50年代中期开始发展起来的，随着计算机性能的提升和算法的不断优化，NLP取得了显著的进展。NLP的核心任务包括语言理解和语言生成，其中语言理解涉及词法分析、句法分析、语义分析等技术，而语言生成则涉及到语音合成、文本生成等技术。

2. 自然语言处理的关键技术

2.1 词法分析

词法分析是NLP中的基础任务，它主要涉及分词、词性标注、命名实体识别等。分词是将一段连续的文本切分成具有意义的词语，词性标注是对分词结果进行词性的标注，命名实体识别则是在文本中识别出人名、地名、机构名等具有特定意义的实体。

2.2 句法分析 句法分析是从语法角度对句子的结构进行分析和解析，常见的方法有基于规则的语法分析和基于统计的语法分析。句法分析可以帮助计算机理解句子的句法结构，进而更好地进行后续的语义分析。

2.3 语义分析

语义分析是NLP中的关键任务之一，它旨在理解句子的语义内容。语义分析可以通过词义消歧、语义角色标注、情感分析等技术来实现。

3. 文本分析的应用领域

文本分析技术可以广泛应用于各个领域，如金融、保险、医疗、电商等。以下列举几个常见的应用领域：

3.1 情感分析

情感分析可以对用户在社交媒体、电商平台等留下的评论进行情感的判断和分析。通过情感分析，企业可以了解用户对产品或服务的态度和满意度，从而进行相应的改进和优化。

3.2 舆情监控

舆情监控是指对社会舆论进行实时监测和分析，了解公众对某一事件或话题的看法和态度。通过文本分析技术，可以对海量的网络文本进行挖掘和分析，为政府和企业决策提供重要参考。

公安情报文本挖掘分析—基于自然语言处理技术的行业应用

近年来在公安信息化的推动下 , 公安信息系统中积累了海量的业务信息 , 除了

规范化程度很强的结构化数据库数据外 , 还有大量的案件叙述性文本描述，如

案件卷宗、审讯笔录、简要案情等。这些文本信息包含了各种重要的信息情报

等，如何深层次的分析和利用这些数据，以更好地对犯罪打、防、管、控，对

目前公安工作的有重要意义。

现阶段，公安情报人员在分析文本情报时往往依赖人力手动完成，耗时长、效

率低。烽火普天智能情报文本挖掘平台，基于自然语言处理等技术，可对多

源、异构、海量的公安情报文本进行文本分析挖掘，与公安内部系统信息整

合、综合分析和预警监测，不断提高智能化的情报工作能力，为公安业务提供

有效的决策支持、提高公安快速响应与作战能力。

01文本要素智能抽取

基于自然语言处理技术，平台对案件卷宗、审讯笔录、简要案情等公安情报文

本信息进行文本分析挖掘，高效抽取文本要素，如作案时间、作案地点、涉案

人员（涉案人员特征、涉案人员关系等）、作案手段、作案工具、损失物品、

损失金额等信息。

公安情报文本，经过要素智能抽取后，与公安其他的情报数据进行融合，如人

员信息、道路卡口、车辆轨迹等信息，可提升非结构化数据的应用，增强情报

信息维度，支撑情报综合分析与研判。

02情报文本智能分类、聚类

情报文本智能分类是在现有警情、案件等类别分类标准下，根据公安情报文本

内容自动判别文本类别的功能，比如自动区分案件是诈骗还是盗窃等。

情报文本智能聚类是基于相似性算法的聚类技术，自动对大量无类别的警情、

案件等进行归类，把内容相近的文档归为一类，并可自动为该类生成主题词，

从而提供文本类别名称。

按照现有的警情、案件标准化标签体系，采用文本分类算法对警情文本、案件

文本信息实现自动分类打标签，可实现多维标签的案件综合检索、区域治安形

势、区域态势分析等。同时，采用文本聚类算法找到情报文本之间的相似度和

潜在的主题要素，探索案件文本的潜在关联要素和相关关系，为案件的串并

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。