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自然语言处理的最大熵模型

自然语言理解

自然语言理解自然语言也就是我们是日常使用的语言，像各国语言汉语，英语等只要能完成人们之间相互交流的语言就成为自然语言，自然语言是人类学习环境和互相通讯的工具。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。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占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。根据可计算性理论，任一计算机的运算都是按一定程序，分步骤相继作用在离散对象之上所完成的，而这些对象又都以线性序列相邻接地排列组合所构成。而自然语言具有的离散性、序列性和邻接性三个特征其具备了“可计算性”，为自然语言处理奠定了物质基础。语法是语言的组织规律。语法规则制约着如何把词素构成词，把词构成词组和句子。语言正是在这种严格的制约关系中构成的。用词素构成词的规则称为构词规则，如“学”＋“生”构成“学生”。一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等等。这种构造词形的规则称为构形法，如“学生”＋“们”构成“学生们”。这里，只是在原来的词的后面加上了一个具有复数意义的词素，所构成的并不是一个新词，而是同一个词的复数形式。构形法和构词法称为词法。语法中的另一部分是句法。句法可分为词组构造法和造句法两部分。词组构造法是把词搭配成词组的规则，例如，把“新”＋“朋友”构成“新朋友”。这里，“新”是一个修饰“朋友”的形容词，它们的组合构成了一个新的名词。造句法则是用词和词组构造句子的规则，如“我们是计算机系的学生”就是按照汉语造句法构造的句子。对于自然语言德理解，能够更好的处理计算机语言与人类语言的交互。他也就是利用计算机技术研究和处理语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。自然语言理解通常又叫自然语言处理，因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言。但什么是“理解”呢?对于这个术语也存在着各式各样的认识。如心理学家认为，理解是“紧张的思维活动的结果”，哲学家认为，理解是“认识或揭露事物中本质的东西”，而逻辑学家则认为理解是“把新的知识、经验

最大熵算法笔记

最大熵算法笔记最大熵，就是要保留全部的不确定性，将风险降到最小，从信息论的角度讲，就是保留了最大的不确定性。最大熵原理指出，当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大，所以人们称这种模型叫"最大熵模型"。匈牙利著名数学家、信息论最高奖香农奖得主希萨（Csiszar）证明，对任何一组不自相矛盾的信息，这个最大熵模型不仅存在，而且是唯一的。而且它们都有同一个非常简单的形式-- 指数函数。我们已经知道所有的最大熵模型都是指数函数的形式，现在只需要确定指数函数的参数就可以了，这个过程称为模型的训练。最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法GIS (generalized iterative scaling) 的迭代算法。GIS 的原理并不复杂，大致可以概括为以下几个步骤： 1. 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。 2. 用第N 次迭代的模型来估算每种信息特征在训练数据中的分布，如果超过了实际的，就把相应的模型参数变小；否则，将它们便大。 3. 重复步骤2 直到收敛。 GIS 最早是由Darroch 和Ratcliff 在七十年代提出的。但是，这两人没有能对这种算法的物理含义进行很好地解释。后来是由数学家希萨（Csiszar) 解释清楚的，因此，人们在谈到这个算法时，总是同时引用Darroch 和Ratcliff 以及希萨的两篇论文。GIS 算法每

次迭代的时间都很长，需要迭代很多次才能收敛，而且不太稳定，即使在64 位计算机上都会出现溢出。因此，在实际应用中很少有人真正使用GIS。大家只是通过它来了解最大熵模型的算法。八十年代，很有天才的孪生兄弟的达拉皮垂(Della Pietra) 在IBM 对GIS 算法进行了两方面的改进，提出了改进迭代算法IIS （improved iterative scaling）。这使得最大熵模型的训练时间缩短了一到两个数量级。这样最大熵模型才有可能变得实用。即使如此，在当时也只有IBM 有条件是用最大熵模型。由于最大熵模型在数学上十分完美，对科学家们有很大的诱惑力，因此不少研究者试图把自己的问题用一个类似最大熵的近似模型去套。谁知这一近似，最大熵模型就变得不完美了，结果可想而知，比打补丁的凑合的方法也好不了多少。于是，不少热心人又放弃了这种方法。第一个在实际信息处理应用中验证了最大熵模型的优势的，是宾夕法尼亚大学马库斯的另一个高徒原IBM 现微软的研究员拉纳帕提(Adwait Ratnaparkhi)。拉纳帕提的聪明之处在于他没有对最大熵模型进行近似，而是找到了几个最适合用最大熵模型、而计算量相对不太大的自然语言处理问题，比如词性标注和句法分析。拉纳帕提成功地将上下文信息、词性（名词、动词和形容词等）、句子成分（主谓宾）通过最大熵模型结合起来，做出了当时世界上最好的词性标识系统和句法分析器。拉纳帕提的论文发表后让人们耳目一新。拉纳帕提的词性标注系统，至今仍然是使用单一方法最好的系统。科学家们从拉纳帕提的成就中，又看到了用最大熵模型解决复杂的文字信息处理的希望。

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词：训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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概率论在自然语言处理中的应用

概率论在自然语言处理中的应用 twd2 2017年5月4日当下，人工智能是热议话题。人工智能中，有一个方向叫做自然语言处理。而在自然语言处理方面，有两个经典的问题：光学字符识别（奏奃奒）和拼音输入法。它们都可以用概率的方法解决，本文就尝试讨论这个话题。光学字符识别问题所谓光学字符识别（奏奃奒），就是给定一幅图片，让计算机程序识别出来图片中的文字。这涉及到图像匹配、模式识别等算法，但本文不关注于此，本文关注的是后处理的过程。首先，对于一个字符的识别，识别结果就可能有多种，每一个结果都有一个置信度。所谓后处理过程，就是对于已经识别出来的字串（字串每个字都有多种可能选项），选择“最佳”的组合。这和下文讨论的拼音输入法十分类似，所以本文的重点放在对于拼音输入法的讨论。拼音输入法问题拼音输入法，指的是一个程序，它接受用户输入的拼音串（比如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥奪奩女奵奡奮奪奩奫奥奸奵奥她奵奪奩女奨奵奸奩”），根据内部数据，将这个拼音串转换为文字串输出（对于上面的例子就是“清华大学计算机科学与技术系”）。对于输入拼音串的每一个拼音（上面例子中的“奱奩奮奧”、“奨奵奡”、“奤奡”、“奸奵奥”等），可以简单直接地查询字典来获得该拼音对应的所有可能的字，然后选择“最佳”的组合，认为是该拼音串对应的句子：请清氢··· 画话华··· 大打答··· 学雪血··· ··· “最佳”的不同的定义方法，对应着寻找最佳组合的不同算法。这里，我讨论一个简单的二元字模型或字的二元模型。我理解中，字的二元模型就是将句子失

中相邻的两个字作为一组，后一个字出现的概率只和前面一个字出现的情况有关。这能够极大地简化相关算法设计、提高算法速度，但是准确度也会因此受到不良影响。对于任意一个句子S ，如果记其长度n |S |，并且记S 夽w 1w 2···w n ，w i ∈W 夨i 夽失,夲,...,n 天为字符集W 中的一个字符，那么，其出现的概率P 夨S 天可以表示成： P 夨S 天夽 P 夨w 1天·P 夨w 2|w 1天·····P 夨w n |w 1w 2···w n ?1天夽n i =1 P 夨w i |w 1w 2···w i ?1天其中，P 夨w i 天夨i 夽失,夲,...,n 天为w i 出现的概率。在字的二元模型下，这个表达式可以进一步简化成： P 夨S 天≈ n i =1P 夨w i |w i ?1天再由条件概率的定义及大数定律， P 夨w i |w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天P 夨w i ?1天夽P 夨w i ?1w i 天count 夨?天P 夨w i ?1天count 夨?天≈count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天其中，count 夨w 天夽w 出现的次数，并且count 夨?天 w ∈W count 夨w 天，表示字和字的二元组出现次数总和。它们都可以由语料统计得到。于是， P 夨S 天≈ n i =1count 夨w i ?1w i 天count 夨w i ?1天这就是一个句子出现概率的算法。记W 夨y 天夽{拼音y 对应的所有字}?W ，不妨认为其中的元素按照某种顺序排好序。这样，给定一个包含m 个拼音的拼音串y 1y 2···y m ，如“奱奩奮奧奨奵奡奤奡奸奵奥”，可以枚举每一个可能的句子S ∈ m i =1W 夨y i 天夽{请,清,氢,...}×{画,话,华,...}×{大,打,答,...}×{学,雪,血,...}，计算P 夨S 天，然后认为P 夨S 天最大的S 就是这个拼音串对应的句子，即对y 1y 2···y m 求出奡奲奧奭奡奸S ∈ m i =1W (y i ) {P 夨S 天}实现上有几个问题：精度问题、平滑问题以及速度问题。夲

自然语言处理

自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括中文、英文、俄文、日文、德文、法文等等，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大

量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从目前的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的

自然语言处理的关键技术

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。 4、格框架约束分析技术

最大熵模型在股票投资中

最大熵模型在股票投资中的应用在股票投资中由于各种不确定性因素的影响，投资的收益可大可小，甚至遭受损失，这种收益的不确定性及其发生的概率就是风险。一般而言，预期收益越大的股票其风险越高。投资风险也越大。为了避免或分散较大的投资风险，追求“安全，高效率，低风险”，许多学者利用熵的特性图来全面描述和度量风险。有学者考虑到嫡仅仅是对概率分布的形状做出描述，与其位置无关；而投资风险取决于人们对收益的感知，所以许多学者在研究这个问题时，把对证券收益率做为一种权数加到对嫡度量投资风险模型中，比如效用风险嫡模型，考虑了随机事件客观状态的不确定性和结果价值两方面的因素；期望效用一嫡决策模型，把风险行动的风险度量与决策者的偏好结合起来，但这个模型只是按这种风险度量方法把行动方案排序，最后还是利用马科维茨的模型给出最优解；还有把收益最大和嫡量度的风险最小做为两个目标的多目标决策模型；还有利用嫡的最大嫡原理改变组合投资的目标函数建立的模型。根据单一指数模型的假设，把影响收益率波动的因素分为微观因素和宏观因素，并假设受宏观因素和微观因素的影响的误差项和市场收益率两者互不相关。我们可以利用这一假设把证券收益的不确定性拆分，把证券收益的不确定性分为微观因素的影响的误差项不确定性以及受宏观因素影响的市场收益率的不确定性来分析，从而可以计算整个行动方案的风险。首先，我们考虑如何在上述思想下计算投资一支证券的行动风险。在单一指数模型中，假设误差项与市场收益率是无关的，由于ε月和r分别受宏观因素和微观

因素的影响，两者互不相关，无论市场收益率发生多大变化，都不会对气产生影响。所以它们的嫡值又是可加的。那么我们就把对一支证券投资这个风险行动分解为两个相互独立的风险行动，则原来的风险行动的嫡值应为相应的各个行动的嫡值的加权和。其次，我们考虑如何度量整个证券组合的行动风险。由市场收益率爪变动引起的各资产的收益率变动是相关的，所以在整个证券投资组合中，它们的嫡值是不能直接相加的。单一指数模型认为p 值可以反映了个别资产价格相对于市场总体水平波动的程度。同时也有研究结果表明，资产的期望收益和市场p 之间的线性关系是显著的，那么可以考虑用p 值作为一种对市场收益率的嫡的权数引入到对投资资产 A 的风险计算中去，来反映单个资产收益率的不确定性受市场总体收益率不确定性影响的程度。这样，用p 值乘以市场收益率的嫡可以反映单个资产收益率受宏观因素影响的程度，而对于整个投资组合来说，对同一个市场收益率的嫡值也就不存在直接相加而相关的问题了。这样，我们就可以从影响收益率波动的因素分为微观因素和宏观因素对风险进行一个全面的综合度量，同时可以得出了合理地对整个证券投资组合的风险度量方法。下面基于上述思考的过程，给出具体的证券投资风险的嫡度量的数学定义。考察对某一支股票投资方案X 在未来环境状态下的收益情况，设其收益为R，根据单一指数模型的假设，设市场收益率为r误差项

第5章：自然语言语言模型

No.95, Zhongguancun Beijing 100080, China

NLPR 5.1 基本概念 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念大规模语料库的出现为自然语言统计处理方法的实现提供了可能，统计方法的成功使用推动了语料库语言学的发展。基于大规模语料库和统计方法，我们可以－发现语言使用的普遍规律－进行机器学习、自动获取语言知识－对未知语言现象进行推测 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念如何计算一段文字(句子)的概率？阳春三月春意盎然，少先队员脸上荡漾着喜悦的笑容，鲜艳的红领巾在他们的胸前迎风飘扬。以一段文字(句子)为单位统计相对频率？根据句子构成单位的概率计算联合概率? p(w1)×p(w2)×…×p(w n) NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

NLPR 5.1 基本概念说明： (1) w i可以是字、词、短语或词类等等，称为统计基元。通常以“词”代之。 (2) w i的概率由w1, …, w i-1决定，由特定的一组 w1, …, w i-1 构成的一个序列，称为w i的历史（history）。 NLPR, CAS-IA 2007-4-3宗成庆：《自然语言理解》讲义

自然语言处理NLP论文

自然语言处理NLP论文1．引言做为人工智能（AI）的一个研究主题，自然语言处理（NLP）已经在一些系统中得到应用。人类使用自然语言（如汉语、英语）进行交流是一种智能活动。AI研究者们一直在尝试形式化处理自然语言所需要的过程机制，如把自然语言概念化为一种知识库系统以处理人与计算机的自然语言对话，并建立计算机软件来模型化这个处理过程。一种比较成熟和有效的方法并不使用显式的领域模型而是利用关键字或模式(Pattern)来处理自然语言。这种方法利用预先设计的结构存储有限的语言学和领域知识，输入的自然语言句子由预定义的含有指示已知对象或关系的关键字或模式的软件来扫描处理。这种方法也即做为一种自然语言接口与数据库系统或专家系统等进行连接，以检索其中的信息。通过学习国外相关应用案例，分析一个英语自然语言处理的模型系统，从而研究并实现基于WEB与汉语自然语言处理的地理信息查询系统模型。 2．基于英语自然语言处理的系统模型Geobase 2．1 Geobase模型简介 Geobase是针对一个地理信息系统的查询而研制的，其中用自然语言英语来查询地理信息数据库（Visual Prolog可装入的一个文本文件）。通过输入查询的英语句子，Geobase

分析并转换这些英语句子为Visual Prolog能够理解的形式，然后给出查询的答案。Geobase把数据库看做是由联系而联接起来的实体联系网络。实体是存储在数据库中的数据项，联系是联接查询句子中实体的词或词组，如句子Cities in the state California，这里的两个实体Cities和state 是由联系in 联接的，词the在这里被忽略，而California被看做是state 实体的一个实例。Geobase通过将用户的查询与实体联系网络进行匹配来分析查询句子。如查询句子：which rivers run through states that border the state with the capital Austin? 首先忽略某些词：which、that、the、?，其结果查询句子为：rivers run through states border state with capital Austin，其次找出实体与联系的内部名，实体可能有同义词、复数，联系也有同义词并可能由几个词组成等，经过转换后，查询句子为：river in state border state with capital Aaustin，通过查找state with capital Austin的state，Geobase再找出与这个state相邻接的所有的states，最后找出run through（由assoc("in",["run","through"])转义为in）states的rivers。2．2 数据库及实体联系网络数据库谓词举例如下： state(Name,Abbreviation,Capitol,Area,Admit,Population,City,C ity,City,City) city(State,Abbreviation,Name,Population)

统计自然语言处理--分类与聚类

聚类与分类
IRLAB

聚类

大纲
? 聚类分析简介 ? 层次聚类 – 单连接和全连接聚类 – 组平均聚类 – 应用：改进语言模型 – 自顶向下聚类 ? 非层次聚类 – K-均值 – EM算法

什么是聚类分析?
? 聚类: 数据对象的集合 – 在同一个类中，数据对象是相似的 – 不同类之间的对象是不相似的 ? 聚类分析 – 一个数据集合分组成几个聚类 ? 聚类是一种无监督分类:没有预定义的类 ? 典型应用 – 作为一个独立的工具透视数据分布 – 可以作为其他算法的预处理步骤

聚类在自然语言中的应用
? 探测数据分析（exploratory data analysis）
– 例如词性标注，将相似的词作为同一种词性，对前置词比较有效 – 对this和the 这种语法语义特征不一致的词，不总分在一组的词不适合
? 概化（generalization）
– 等价类，可以使用相同的上下文环境，解决数据稀疏问题 – 同时聚类是学习的一种方法（推理 Friday 的前置词）

聚类算法类型
? 层次聚类与非层次聚类 – 层次聚类的每一个节点是其父节点的一个子类，叶节点对应的是类别中每一个单独的对象，常用算法自底向上与自上向下（凝聚与分裂） – 非层次聚类只是简单的包括了每类的数量，体现不了他们之间的层次关系，常用算法K-均值 ? 软聚类与硬聚类 – 硬聚类将每一个对象分到一个且只能是一个的类别中，例如K-均值 – 软聚类刻画的是将对象归属不同类的程度，模糊聚类（EM算法）

熵模型

熵模型 1、数据。。。计算第i 个教练第j 种指标下的权值 12 1 ,(1,230;1,26) ij ij ij i x p i j x == ==∑ 计算第j 种指标的熵值（公式） 6 1 1 ln(),0,,0ln(12)j ij ij j i e k p p k k e ==->= ≥∑其中表2.2各种指标的熵值第j 种指标的系数。差别越大或是离散度越大,其在评价指标中占的影响位置越重要,其熵值也较小。定义差异系数: 66 1 1 1,,01,1 j j e j j j j j e e g E e g g m E ==-= =≤≤=-∑∑式中表2.3各种指标的差异系数:: 最大熵模型的优缺点优点：（1）建模时，试验者只需集中精力选择特征，而不需要花费精力考虑如何使用这些特征。（2）特征选择灵活，且不需要额外的独立假定或者内在约束。（3）模型应用在不同领域时的可移植性强。（4）可结合更丰富的信息。缺点：（1）时空开销大（2）数据稀疏问题严重（3）对语料库的依赖性较强层次分析法的优缺点优点 1. 系统性的分析方法层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。 1234561.3816 1.3696 0.8472 1.3523 1.373 1.373 1g 2g 3g 4g 5g 6g 0.1498 0.1512 0.2444 0.1531 0.1508 0.1508

基于最大熵模型的中文词与句情感分析研究pdf

基于最大熵模型的中文词与句情感分析研究* 董喜双，关毅，李本阳，陈志杰，李生哈尔滨工业大学，哈尔滨，150001 dongxishuang@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, guanyi@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, libenyang012566@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, ruoyu_928@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, lisheng@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html, 摘要：本文将研究焦点对准喜、怒、哀、惧四类情感分析问题，重点解决中文词、句的情感分析问题。将词的情感分析处理为候选词情感分类问题。首先通过词性过滤获得候选词，进而根据特征模板获取候选词情感特征，然后应用最大熵模型判断候选词情感类别，最后应用中性词典、倾向性词典、复句词表、否定词表过滤候选情感词分类错误得到情感词集合。句的情感分析首先根据情感词典和倾向词典提取词特征，并采用规则提取词序列特征，然后采用最大熵模型对句子进行情感分类。在COAE2009评测中词与句情感分析取得较好结果。关键词：情感分析；情感极性；最大熵；分类； Sentiment Analysis on Chinese Words and Sentences Based on Maximum Entropy Model Dong Xi-Shuang, Guan Yi, Li Ben-Yang, Chen Zhi-Jie, Li Sheng Harbin Institute of Technology, Harbin 150001 dongxishuang@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, guanyi@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, libenyang012566@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, ruoyu_928@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html,, lisheng@https://www.sodocs.net/doc/1d13522298.html, Abstract: This paper presents a method to analyze sentiments on Chinese words and sentences, where the sentiments include happy, angry, sad, and fear. In the case of words, sentiment analysis was processed as the sentiment classification of candidate words. The candidate words were firstly obtained by POS filtering, then Maximum Entropy (ME) model was adopted to judge sentiment categories of the words, which sentiment features were gained with feature templates. Finally, errors in the word classification would be removed through filtering with a neutral lexicon, a sentiment polarity lexicon, a connective word list of complex sentences, and a negative word list. In the case of sentences, word features in sentences were extracted on the basic of the sentiment lexicon and the sentiment polarity lexicon, and word sequence features were extracted by rules while processing sentiment analysis on sentences, then ME model was used to classify the sentences. Good performance of sentiment analysis was gained in COAE 2009. Keywords: Sentiment Analysis, Sentiment Polarity, Maximum Entropy, Classification 1 引言情感分析的主要任务为识别文本对某一事物的观点[1]。情感包含两方面信息：情感极性与情感强度。情感极性指情感要素（词、短语、句子以及篇章）表达的情感倾向。情感强度指情感要素表达情感的强弱程度。情感分析包含四方面研究内容：词级情感分析、短语级情感分析、句级情感分析以及篇章级情感分析。词级情感分析包括识别候选情感词、判断候选情感词情感极性与强度以及构建情感字典[2]。短语级情感分析为根据情感词识别 *董喜双，1981年出生，男，黑龙江省哈尔滨市，博士研究生。本项研究受到国家自然科学基金项目支持，项目批准号：60975077，60736044

【CN109947921A】一种基于自然语言处理的智能问答系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910207884.0 (22)申请日 2019.03.19 (71)申请人河海大学常州校区地址 213000 江苏省常州市晋陵北路200号 (72)发明人陈婧怡　陈慧萍　杜鹏　丁翰雯　 (74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人董建林 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/31(2019.01) (54)发明名称一种基于自然语言处理的智能问答系统 (57)摘要本发明公开了一种基于自然语言处理的智能问答系统，包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对进行匹配，本发明从文档中提取尽可能多的高质量问答对，答复提高了知识库的检索效率和准确度。权利要求书2页说明书7页附图2页CN 109947921 A 2019.06.28 C N 109947921 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109947921 A 1.一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对题进行匹配。 2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述文档预处理模块用于过滤文档中的无用信息，过滤过程包括：采用正则表达式过滤所接收到文档中的无用信息输出文件集OUT1；采用最长公共子序列算法去除文件集OUT1中的重复部分得到文件集OUT2；将文件集OUT2按照设定的粒度进行分类，去除各分类文档中的公有部分，得到包含目录和正文的文件集OUT3；采用最长公共子串算法对文件集OUT3进行分类，除去各分类文档的公有部分，得到正文集合OUT4。 3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述构建文档结构树模块用于构建文档结构树，构建过程包括： 1)分析得到正文的HTML源码，根据深度优先遍历构建HTML树； 2)调节构建好的HTML树的结构，使树的叶子节点可以直接构成问答对的答案部分，生成文档结构树； 3)深度遍历文档结构树，生成问题关键词结构树。 4.根据权利要求3所述的一种基于文档结构树的问答对自动构建方法，其特征在于，生成问题关键词结构树的规则如下： a)遍历到叶子节点； b)孩子节点中存在表示句意完整的标点； c)孩子节点存在分支，并且符合以下判定规则： c1)各孩子节点语义近似； c2)各孩子子树结构相同。 5.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，所述问答对模块用于构建问答对，构建过程包括： 1)问答对构建模块将得到的文档结构树进行深度优先遍历，将得到的每一条路径中的关键词集合作为问题备选关键词，并对叶子节点的父节点进行遍历去除父节点信息后构成答案，产生关键词组-答案集合； 2)生成问题后，在构建问答对时，如果关键词、问句、答案有任何一部分为null值，则舍弃该问答对； 3)去除重复的问句，初步得到问答对，以根节点作为关键词，如果关键词与问题不匹配，则利用分词与命名实体抽取方法生成关键词作为该问答对的关键词； 4)遍历过程中遇到纯问句不进入问题生成流程，直接将问句作为问题，下属节点作为答案，作为问-答对并对问句做命题实体抽取，构成关键词导出。 6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言处理的智能问答系统，其特征在于，生成问题具体为：对于问题关键词结构树进行中文分词构建自定义词库，再通过语义模板法生成 2

自然语言处理技术在中文全文检索中的应用

3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学　信息管理系,湖北　武汉　430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘　要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1　全文检索技术全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2　自然语言处理技术自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211　词法分析词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212　句法分析句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复

深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用李晟群摘要：近年来，深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展，但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中，研究还未取得重大突破.本文通过分析目前国内外部分专家学者对面向自然语言处理的深度学习研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，介绍深度学习的基本概念；分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及应用策略和深度学习的平台和工具；对深度学习在自然语言处理处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望. 关键词：自然语言处理，深度学习，神经网络 1.前言深度学习在图像的语音领域取得了突出成果，但是在自然语言处理上还未取得重大突破，与语音和图像不同，语言是一种经过人类大脑产生并加工处理的符号系统，似乎模仿人脑结构的人工神经网络应该在自然语言处理领域拥有更多优势，但实际情况并非如此.同时，近几十年来，基于统计的模型成为自然语言处理非主流方法之后，属于统计方法典型代表的人工神经网络在自然语言处理领域依然没有得到足够重视.当然，这一切在2006年Hinton等提出深度学习[1]以后，情况发生了变化，当前结合深度学习模型开展自然语言处理相关应用已经取得了一定成果，并成为研究热点之一.本文主要对深度学习在自然语言处理领域的研究概况进行总结，并且指出当前存在的问题和对未来的发展方向进行一个探讨. 2.深度学习的基本概念深度学习（Deep learning）通过建立深层神经网络，模拟人脑的机制进行解

释并分析学习图像、语音及文本等数据，是目前机器学习研究中的一个热点领域.传统机器学习工作的有效性，很大程度上依赖于人工设计的数据表示和输入特征的有效性；机器学习方法在这个过程中的作用仅仅是优化学习权重以便最终输出最优的学习结果.与传统机器学习方法不同的是，深度学习试图自动完成数据表示和特征提取工作；并且深度学习更强调，通过学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力.从认知科学角度来看，这个思路与人类学习机理非常吻合. 3.深度学习在自然语言处理领域的研究概况神经网络和深度学习模型首先是在计算机视觉等领域取得了进展，而在自然语言处理领域，其获得大量应用的时间相对较晚.从二十一世纪初开始，一些将神经网络和深度学习应用在自然语言处理领域的文章被陆续发表. Bengio et al.（2003）[2]提出了利用递归神经网络建立语言模型，该模型利用递归神经网络为每个词学习一个分布表示（distributed representation）的同时，也为词序列进行了建模.该模型在实验中取得了比同时期最优的n元语法模型更好的结果，且可以利用更多的上下文信息. Bordes et al.（2011）[3]提出了一种利用神经网络和知识库（knowledge base）学习介个化信息嵌入（Structured Embeddings）的方法，该方法在WordNet和Freebase上的实验结果表明其可以对结构化信息进行嵌入表示. Mikolov et al.（2013）[4]提出了连续词袋模型（continuous bag ofwords，CBOW），该模型使用句子中某个词位置周围的词来预测该词；该工作还同时提出了skipgram模型，该模型可以利用句子中某个位置的词预测其周围的词.基于这两个模型，Mikolov et al.[4]开源了工具word2vec4，用来训练词向量，该工具已经得到了广泛应用. Kim（2014）[5]将卷积神经网络引入自然语言处理的句子匪类任务.该工作利用一个具有两个通道（channel）的卷积神经网络对句子进行特征提取，最后对提取的特征进行匪类.实验结果表明卷积神经网络在对自然语言进行特征提取方