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人工智能时代背景下自然语言处理技术的发展
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孙伟博张斌
摘要:本文介绍自然语言处理的相关技术和应用,进一步探索自然语言处理技术的发展前景,以促进自然语言处理技术的不断发展,应对新时代的诸多挑战。
关键词:计算机技术;自然语言;处理技术;编程语言
自然语言处理技术就是使用计算机对自然语言的声音、形状和含义进行处理。它以单词,句子和文本为对象来执行一系列的操作和处理,包括输入、输入、识别、分析、理解、生成等,自然语言处理过程主要涉及两个方面:理解和生成。第一个涉及使用计算机实现自然语言理解,第二个涉及使用计算机支持的自然语言来表达意图。
1自然语言处理
1.1自然语言处理技术概述
自然语言处理技术由于其巨大的应用环境和发展潜力,己成为语言学、计算机科学和数学等专业的交叉学科。人类可以使用自然语言来传达思想,并在人际交流和社会组成中发挥巨大作用。此外,人类还使用自然语言来思考和理解事物的本质和规律。人类没有表达手段就无法思考,人类每次思考实际上就等于与自己对话。可以说,没有自然语言,人类社会的科学技术的发展就不可能有序地进行。自计算机诞生以来,人与计算机之间的交互只能通过以编程语言(例如Basic,Pascal,C,Lisp和其他计算机编程语言)编写的代码来实现。就计算机而言,它只能基于二进制指令来响应不同的行为。程序员通常在此过程中扮演翻译角色,计算机可以完成我们想做的任务,但是不懂我们的语言。如果计算机能够直接理解我们的命令,这就是为什么自然语言处理是人与计算机之间的桥梁。
1.2自然语言处理技术困难
为了解释自然语言处理过程中遇到的困难,我们可以从编程语言和自然语言之间的区别入手。用编程语言编写代码实际上是使用该语言提供的元结构来组织、构建和创建新模型。所谓的元结构是编程语言中必不可少的基本指令集。程序员可以使用这些指令集执行复杂的组合,以实现其所需的功能。从逻辑的角度来看,程序的设计必须非常严格,因此,这些元结构在开发之初就具有固定且严格的逻辑含义,并且这些元结构的数量是有限的。人类使用的自然语言最大区别在于其逻辑局限性。由于自然语言不是组织开发的,因此它在日常生活中不断变化。因此,任何自然语言的词汇都会增长,并且随着社会的不断变化,词汇也会表现出歧义或改变。数据的巨大增长增加了自然语言处理的复杂性。与只能具有数百个元结构的编程语言相比,自然语言处理的困难显而易见。但是,这只是词汇问题。更为困难的问题是自然语言在逻辑上并不严格。可以使用相同的语法规范组合大量词汇并具有有不同的含义。大量的元结构和难以分析的语法为计算机识别自然语言带来了巨大的问题。
1.3自然语言处理技术尝试
科学家普遍认为,要使计算机理解我们的语言,首先必须具有人类智能,并且计算机理解自然语言的方式必须与人类相同或类似。受传统语言学的影响,分析句子和导出语义是一种普遍的做法。首先将单词的含义转换为映射关系,然后使用语法规则对其进行分析。在此之前,人类必须手动概括语法规则,然后输入适当的规则,以便计算机可以理解它们。但是,在实践中,发现一些易于理解的句子包含大量的语法规则。这种方法更像是一种笨拙的系统,对于己定义的规则,人类通常认为这些语法规则很难理解。本质上,这是因为自然语言是通过使用出现的,而不是由规则定义的,即使可以完整地找到这样的语法规则,也很难在计算机上使用它们。另外,对语法和单词含义的分析仍然不能解决自然语言的上下文相关特征。当使用编程语言时,由于语法的逻辑非常严格,并且设计过程是设计者将其思想转换为程序可以理解的句子,因此这些功能使计算机可以理解编程语言。就自然语言而言,除了上述问题外,它还与自然语言的语境有关。由于使用自然语言句子来促进人与人之间的交流,因此计算机是否理解它们并不重要。因此,该句子在逻辑上并不严格,在这种情况下,通常必须理解该句子的含义,即使了一句话,也包含了人类社会建立的一些常识或经验。例如:“帮我把书拿到桌上。”如果用语法分析它,很明显,不知道是谁帮助了谁或谁拿了这本书,也就是说,不知道主语和宾语。但是,此类句子通常以自然语言出现。人类当然可以在使用句子时根据上下文知道该句子属于谁,并且他们还可以推断该句子一定是一本“我”的书。某些隐藏信息不会在文本中反映出来,因为人类在看到这些单词时总是可以思考他们在说什么。如果他们需要添加这些隐藏的信息,例如“请帮助我将书从桌子上拿下来”,尽管这是正确的,但在现实生活中似乎有些延迟。更重要的是,如果由于实现上的困难而限制了句子的解析范围,显然与自然语言处理的初衷相去甚远。为了使计算机具有这种感知知识,人类尝试使用逻辑规则来定义这种感知知识。面临以上困境以下介绍当前研究中使用人工智能进行自然语言识别的原理。
2在自然语言处理技术中的应用
2.1人工智能概述
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