浅议自然语言信息处理的智能化应用
浅议自然语言信息处理的智能化应用
论文摘要：自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展，然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测随着计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。
（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合
理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
（二）自然语言信息处理在语音方面的智能应用
在语音方面，自然语言处理技术主要应用在自动同声传译、机器人聊天系统、语音挖掘与多媒体挖掘以及特定人群智能辅助系统等方面。其中，自动同声传译主要涉及到语音建模、识别以及语言翻译等方面，采用自然语言处理技术可以对自动同声传译的每个方面都能得到提高，最直接的部分就是语言翻译部分，同时还可能涉及到语音与文本的转换。特别是在语音和文本的转换方面，目前在中文出来中出现的一个问题是音似问题，即音似字不同的情况，对这种情况如果能采用自然语言处理技术来对其进行校验，将能提高其转换的效果，从而提高转换的质量和准确性。机器人聊天系统涉及到更加广泛的内容，如自动回答系统。在机器人聊天系统中不可避免的涉及到语音与文本的转换、自动回答以及逻辑推理，通过自然语言处理技术将能在意义理解、逻辑推理和知识应用等方面得到明显提高，从而使得应答的速度和回复的针对性和准确性等方面都得到一定的提高，从而提高聊天系统的应用性。在语音挖掘与多媒体挖掘方面，自然语言处理技术的应用主要体现在增强意义理解和提高检索速度这两个方面。通过该技术一方面能根据准确的获取语音所包含的意义，从而为搜集信息提供基础。同时，由于采用该技术也有助于数据挖掘中的对相关信息的检索和归纳。
随着人工智能、计算机视觉等技术的快速发展、自然语言处理技术将能应用于诸如自动场景解说系统等。也就是自然语言处理技术再结合图像理解技术和逻辑推理技术，就能准确的描述当前场景发生了什么事情，如果能和上一个场景进行比较就能及时的描述场景的变化，并通过有效的组织就能实现对场景的自动描述。再进一步利用人工智能技术、知识库及语音生成技术就能实现场景的自动解说，甚至能实现如自动足球运动这样快速场景变换的解说。同时，还能对特定人群提供辅助，如为盲人提供辅助的系统，帮助盲人识别物体以及其他的一些帮助。也可以应用于语音控制，语音控制目前也具有广泛的需求，可以应用在很多方面，将自然语言处理技术、语音建模技术、计算机技术以及控制技术相结合就能实现语音控制，甚至能应用于工厂的智能控制和管理。
四、结论
近年来自然语言处理获得了巨大的发展，其关键技术也获得了突破。该技术所开发的新技术能对文本处理与语音业务处理产生广泛而深远的影响。目前，可以肯定的是自然语言处理技术能对文本处理与语音处理在建模、识别、理解方面将产生极大的作用，甚至可以预测随着该技术的进一步发展，将对多媒体技术及应用起到重大的作用。如果经过进一步的开发，该技术将能对目前控制方式产生较大的影响。
参考文献：
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[3]侯志霞,曹军.自然语言处理的发展概况及前景展望[J].山东外语教学,2003,5:53-55
人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用
人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用 摘要：如今，随着人工智能的迅速发展，自然语言处理技术已经成为互联网应 用中的一个炙手可热的研究方向，各大公司也都投入巨额资金和高端人力。但是，在高速发展过程中的自然语言处理技术仍然面临着巨大挑战。在这样的背景下， 本文主要探讨了人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用有关内容，可供参考。 关键词：人工智能；自然语言；处理技术；发展应用 1自然语言处理的概述 自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成的操作和加工。主要包括自然 语言理解和自然语言生成两个流程。其中自然语言理解是指计算机能够理解自然 语言的意义。自然语言生成是指计算机能够以自然语言来表达给定的意图。 2自然语言处理的相关技术和应用分析 2.1个性化智能推荐 个性化智能推荐以自然语言文本挖掘为基础，具有信息过滤的作用，能够以 用户档案或者历史行为记录为依据，对用户的兴趣爱好进行学习，进而围绕给定 物品岀发，对用户的偏好或者评分进行预测。电子商务发展过程当中，信息处理 面临着信息过载的问题，用户如何在快速增长的资源中对自己所需信息进行准确 定位，是一个重要的问题，正如同商家需要向用户提供精准恰当的服务一般，都 存在一定难度。推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。通过跟踪用户在商城的 浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推荐，提高商品曝光率和用 户决策效率。“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。据报道，推荐系 统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，而且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。在新闻服务领域，以细分化的数据分 析为基础的个性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。通过用户个人的信 息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析， 从而进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平台更“懂”用户，提 升了用户体验和粘性。 2.2语音识别技术 以机器为支持来对过程进行识别和理解，促进语音信号向文本与命令技术的 转变，这就是语音识别技术的整个过程，从本质上来说，就是确保人类的语言能 够为机器所理解，促进人类语音词汇内容向计算机可读数据的转化，从而满足应 用需求。在这一过程当中，需要将连续讲话进行合理分解，建立规则以准确理解 语义。前端降噪、语音切割分帧等都是语音识别技术的重要流程，可将其框架分 为声学模型、语言模型以及解码这三个方面。在智能家居领域，普通家庭都会有 很多需要红外遥控器控制的家电，由于红外线传输会受到空间位置影响，一个可 将多个遥控设备集中于一体并且可以通过声音控制其常用功能的集成设备，能自 动切断电源，调换频道。双手没有空闲的状态下，可以通过语音来与智能音箱进
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浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)
0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人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。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。
人工智能教案,07章 自然语言处理7.1 概述
7.1 概述 自然语言是指人类语言集团的本族语，如汉语、英语、日语等，以及人类用与交流的非发声语言，如手语、旗语等。自然语言是相对于人造语言而言的。人造语言是指世界语或计算机的各种程序设计语言。 众所周知，语言是思维的载体，是人际交流的最重要工具。 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。在信息化社会中，语言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。 在社会发展需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智能界所关注的核心课题之一。显然，如果计算机能够理解自然语言，人－机间的信息交流能够以人们所熟悉的本族语言来进行，那将是计算技术的一项重大突破。另一方面，由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识。 那么什么叫"自然语言理解"？正如什么是"智能"一样，对于"理解"这个术语也存在着各式各样的认识。在人工智能界，或者语言信息处理领域中，人们普遍认为可以采用著名的图灵
（Turing）试验来判断计算机是否"理解"了某种自然语言。 相比较人工智能其它领域，自然语言理解是难度大，进展小的。至今为止未能达到很高的水平。 Turing提出的智能实验，参加者是计算机、被实验的人以及主持实验的人。由主持人提出问题，计算机和被实验的人来回答，被实验者在回答问题时尽可能的向主持人表示他是"真正"的人，计算机也尽可能逼真的模仿人的思维。如果主持人通过听取对问题的回答分辨不出哪个是人的回答，哪个是机器的回答时，便可认为被试验的计算机是有智能的了。有人对这样设计的实验提出了疑义，他们认为这种实验只反映了结果的比较而没有涉及思维的过程，而且也没明确此人是个孩子还是有良好素质的成年人参加了实验。当一个计算机系统能给出有关问题的正确答案或有用的建议、而解决问题所用的概念和推理与人相当、还能解释推理过程时，便可说这样的计算机系统是有智能的了。 本章将讨论自然语言理解的概念、发展简史以及系统组成与模型等；然后，逐一研究语言的自动分析、句子的自动理解、语言的自动生成和机器翻译等重要问题。 7.1.1 自然语言理解 怎样判断一个机器对人类的自然语言是理解了？没有通用的答案。通常我们同样可以用"图灵"实验来得到结论。判断"自然语言理解"的主要方面有如右页所示： ·问题应答：机器能正确的回答输入文本的有关问题。
3.3信息的智能化加工_1
3.3信息的智能化加工 教学目标： 要求学生在使用过程部分智能信息处理工具软件后，体验其基本工作过程，客观地认识人工智能技术，了解其实际应用价值，培养正确的科学技术应用观。 教学内容： 1．体验人工智能的独特魅力，了解其应用价值 2．客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观 教学重点：智能信息处理工具软件的使用 教学难点：在使用工具后，如何提升学生对人工智能的认识，并且发展他们的辩证思维 [教学过程] 什么是“信息的智能化加工”？ ——利用人工智能技术加工信息。 一、揭开人工智能的神秘面纱 人工智能的实质是人造的智能，它主要是对人脑思维机理的模拟。 资料：课本第47页的“‘更深的蓝’战胜了什么”这一个资料，揭示出人工智能的本质。 思考；计算机真的有智能吗？ 1．人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运
用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。 2．人工智能是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 3．人工智能研究处于信息技术的前沿，它的研究、应用和发展在一定程序上决定着计算机技术的发展方向。 4．人工智能研究的领域：自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络 二、利用人工智能技术加工信息（人工智能技术应用） 1．模式识别 如：指纹识别在个人身份证方面的应用、语音识别、光学字符识别、手写识别语音识别技术——将人说话的语音信号转换为可被计算机识别的文字信息，从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。 实践题：打开光盘中“智能软件”目录下的手写识别软件“Handingit-Recog”，单击“selectB/wbmp”按钮，将打开一对话框，选择图片文件并打开，软件可以马上识别出图片中的数字符号。 2．机器翻译 ——利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。 如：金山快译、译星、万能对译。
自然语言理解技术
自然语言理解技术，未来人工智能的核动力 摘要：自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一，同时也是目前前沿的难题之一。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，是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义，阐述自然语言理解的研究及其相关应用，综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望，是十分有意义的。 关键词：自然语言理解技术；智能信息服务； 1.引言： 随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义： 广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统，是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话，指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算机模型，这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。2. 1自然语言理解技术的含义： 首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。 其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多
NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文
相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.sodocs.net/doc/2b1181834.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
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
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
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这样可以说明单隐层神经网络的确是有普适性的。但是这也没啥了不起的呀。你的模型能干和查询表一样的事并不能说明你的模型有任何优点。这只能说明用你的模型来完成任务并不是不可能的罢了。 普适性的真正意义是：一个网络能适应任何你给它的训练数据。这并不代表插入新的数据点的时候它能表现地很理想。 所以普适性并不能解释为什么神经网络如此好用。真正的原因比这微妙得多…为了理解它，我们需要先理解一些具体的成果。 单词嵌入（Word Embeddings） 我想从深度学习研究的一个非常有意思的部分讲起，它就是：单词嵌入（word embeddings）。在我看来，单词嵌入是目前深度学习最让人兴奋的领域之一，尽
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机
自然语言处理在现实生活中运用
自然语言处理在现实生活中运用 1 需求分析与描述： 首先谈下这款软件的来源和用途吧，本科至今没有挂科记录，很不幸第一次《英语学位英语考试
人工智能,语言与伦理
道德识别的矢量空间是( )提出的 1.1 1【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?()AD A、人工智能就是机器学习 B、机器学习只是人工智能中的一个方向 C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D、人工智能就是深度学习 2【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。()对 3【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。()X 1.2 1 【单选题】计算机之父是()。C A、约翰·麦卡锡 B、艾伦·图灵 C、赫尔伯·西蒙 D、马文·明斯基 2 【单选题】人工智能与计算机学科的关系是()。C A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B、计算机是人工智能研究的一个领域 C、人工智能是计算机学科的一个分支 D、人工智能与计算机学科没有联系 3 【单选题】人工智能作为一门学科的建立时间是()。A A、1956年 B、1930年 C、1960年 D、1952年 4【多选题】下列哪些选项是符号AI的技术路线()?AD A、通用问题求解器 B、深度学习 C、机器学习 D、贝叶斯网络 5【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。()对 6【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。()X 7【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。()对 1.3 1 【单选题】()是现在新出现的人工智能的研究方向。D A、深度学习 B、人工神经元网络 C、贝叶斯网络
D、类脑人工智能 2 【单选题】深度学习中的“深度”是指()。B A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活 3【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是()。AC A、人工神经元网络是深度学习的前身 B、深度学习是人工神经元网络的一个分支 C、深度学习是人工神经元网络的一个发展 D、深度学习与人工神经元网络无关 4【多选题】人工神经元网络的运作可以粗略分为()三个层面。ACD A、输入层 B、映射机制 C、中间处理层 D、输出层 5【判断题】符号AI不是人工智能的正统。()X 6【判断题】人工神经元网络是对人类的神经元运作进行一种非常粗糙的数学模拟。()对 7【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。()对 1.4 1 【单选题】深度学习的实质是()。B A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制 D、模拟机制 2【多选题】符号AI的问题在于()。BCD A、缺少推理必要的信息 B、把推理所依赖的公理系统全部锁死 C、缺少推理的灵活性 D、会遭遇“框架问题” 3【判断题】推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱的结论。()对 4【判断题】计算机具有触类旁通的能力可以根据具体语境对事件进行分类。()X 5【判断题】人工神经元网络会遭遇“框架问题”。()X 1.5 1 【单选题】日本五代计算机泡沫关注的核心问题是()。D A、人工神经元网络 B、符号AI C、贝叶斯网络 D、自然语言处理
企业信息处理智能化发展现状与趋势.docx
企业信息处理智能化发展现状与趋势 大数据、云计算、移动通信等技术的快速发展，有力的促进了企业信息化应用，许多企业都开发了公文管理系统、财务管理系统、人力资源管理系统、客户关系管理系统等，这些应用软件部署企业网络上实现了数据加工、共享，也可以实现企业办公的流程化。企业信息化系统经过多年的运行己经积累了海量数据资源，这些数据资源中蕴含着无穷的知识，能够帮助企业做出准确的经营管理决策，具有一定的意义［2］。因此，充分利用企业信息化数据资源己经成为许多学者研究热点，本文详细地描述大数据、云计算等在企业信息处理智能化应用现状，同时描述未来企业信息处理智能化发展趋势，为企业信息化应用提供参考。 -、企业信息处理智能化发展现状 企业信息处理智能化己经引入了很多的先进技术，木文重点描述大数据技术、云计算技术。 （一）云计算技术云计算是一种先进的智能信息处理技术，其可 以将多个终端服务器集成在一起，按照阵列模式进行排列，可以实现数据的采集和处理。云计算能够按照企业用户的实际需求进行部署, 提供一个按需服务模式，这样既可以节省企业的费用，还可以最大化利用云计算实现信息智能化处理［2］。云计算还利用虚拟化技术，能够将物理设备扩展、虚拟为多个设备，这样就可以提高用户信息的并发处理能力，轮转法使用物理设备，提高了企业信息处理的速度，还可以提高物理设备的响应能力。 （二）大数据技术大数据是一种非常先进的模式识别方法，可以从 海量的数据中挖掘潜藏的、有价值的数据资源，这些资源都可以帮助人 们进行有效的决策。目前，大数据作为当前最为常用的一种企业信息处 理技术，己经在许多企业得到应用，比如企业文档数据资源检索、人类 基因测序、军企武器控制等领域得到广泛应用，大大的提高了社会智能 化水平。大数据经过多年的研究，引入的技术也更加先进, 比如卷积神 经网络、模糊数学、支持矢量机、信息论、统计学等，提高了大数据的
信息的智能化加工
信息的智能化加工 襄州一中舒全恩 一、教材分析 《信息的智能化加工》是教育科学出版社所出版高中信息技术基础修教材“第三章信息的编程加工和智能化加工”中的第三节内容。信息的智能化加工作为信息加工的一种类型，是本章内容重要组成部分。信息的智能化主要特点是让计算机更加自主地加工、减少人的参与、进一步提高信息加工的效率和人性化程度。 本节内容对应课程内容标准：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解起实际应用价值。本节课从概念上了解什么是人工智能，通过体验几个人工智能具体应用的例子，体会人工智能的独特魅力，了解其应用价值;通过讨论，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观，强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。 二、学情分析 智能化技术对我们学生来说是一门陌生的科学。可以说，很多同学对它的认识几乎是零。因此，需要我们老师能够降低教学起点，带领我们学生去认识已经接触到但还不知道是智能化技术的知识。上课过程中能够让学生多点实践时间去体验智能化技术。选择一两个智能软件，让学生体验智能化信息加工对生活，工作，学习的意义，教师还可以引导学生关注机器人足球赛，用榜样激发他们的探索新科学技术的兴趣。
我们学校地处鄂西北，属于农村学校，智能化技术对我们学生来说是一门陌生的学科。可以说，有些同学对它的认识几乎是零。因此，需要我们老师能够降低教学起点，带领我们学生去认识已经接触到但还不知道是智能化技术的知识。上课过程中能够给学生多点时间去阅读相关材料来了解智能化技术。选择一两个智能软件，让学生体验智能化信息加工对生活，工作，学习的意义，用身边的例子来激发他们的探索新科学技术的兴趣。 三、教学目标 1、知识与技能：要求学生在使用过部分智能信息处理工具软件后，体验其基本工作过程，客观地认识人工智能技术，了解人工智能的应用价值。 2、过程与方法：体验人工智能的独特魅力，由学生讨论，老师适时引导总结。 3、情感态度与价值观：客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。 四、重点难点 1．智能信息处理工具软件的使用 2．如何提升学生对人工智能的认识，并且发展他们的辩证思维，激发探索科学技术的兴趣。 五、教学策略 启发式、探究式、分组讨论式、讲授法、、提问法、演示法 教师通过典型的事例引导学生了解人工人工智能的含义，并通过
自然语言处理大纲
课程编号：S0300010Q 课程名称：自然语言处理 开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：关毅刘秉权 先修课程：概率论与数理统计适用学科范围：计算机科学与技术 学时：40 学分：2 开课学期：秋季开课形式：课堂讲授 课程目的和基本要求： 本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习，使学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音识别）的研究奠定基础。 课程主要内容： 本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。 1 自然语言处理技术概论（2学时） 自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线；自然语言处理技术的发展概况及主要困难；本学科主要科目；本课程的重点与难点。 2 自然语言处理技术的数学基础（4学时） 基于统计的自然语言处理技术的数学基础：概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件，包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注；如何处理成批的文件等实践内容 3 自然语言处理技术的语言学基础（4学时） 汉语的基本特点；汉语的语法功能分类体系；汉语句法分析的特殊性；基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。 4 分词与频度统计（4学时） 中文分词技术的发展概貌；主要的分词算法；中文分词技术的主要难点：切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法；中外人名、地名、机构名的自
自然语言处理与人工智能
专题 1 也译作“华语房间”。 表现在外部的语言和大脑里的概念到底是不是一一对应的。有人举例说，蒙古语中与“马”相关的词汇有几十种，爱斯基摩人用于表示“雪”的词汇也 有几十种，而不生活在马和雪 的世界的人用于描绘“马”和“雪”的词汇就很少。是语言造就了概念，还是概念造就了语 言？是全人类有共同的概念，还是有一种语言就塑造一套概 念？这确实是一个问题。那么， 语言到底是怎么回事？这是研究自然语言理解和自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意，“人意”在哪里？它藏在语言符号怪阵的背后。 如图1所示，语言最表层可能通过文字或语音的方式表现，也可能通过电子输入的方式表现。再向下有“词法”、“句法” 和“语义”，乃至“语用”，这是 “善解人意”是构筑智能系统的必要条件 说起实现各种各样的智能系统，大家都认为能“善解人意”应该是一个基本条件,而其实现的一个重要桥梁就是语言。著名的对人工智能系统的图灵测试实际上就是要通过对话，也就是通过语言来判断隐藏在那个不可见的位置跟你对话的到底是人还是机器。还有美国哲学家约翰·希尔勒(John Searle)提出的一个思想实验 ——“中文屋子(Chinese room)1”：一个屋子里的人都不懂中文，只懂英文，但可以执行特定的规则，把符号搬来搬去，最后的效果是把英文翻译成中文。问题是，到底谁懂中文？ 另外，从亚里士多德到布 尔，从莱布尼兹到维特根斯坦，实际上哲学在20世纪初有过一次重要的“语言学转向”，就是从拍脑袋的思辨转变到针对文 本。语言学领域也有人在思考，自然语言处理与人工智能 关键词：自然语言处理 知识 大脑计划 白 硕 上海证券通信有限责任公司 图1 “人意”隐藏在符号怪阵的背后
自然语言处理技术分享1
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。