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NLP培训课件(共165张)

CATALOGUE目录自然语言处理基础词法分析与词性标注句法分析与依存关系解析语义理解与情感分析信息抽取与知识图谱构建机器翻译与对话系统设计总结与展望

自然语言处理基础01

自然语言处理（NLP）定义研究计算机如何理解和生成人类自然语言的一门科学。NLP的意义实现人机交互、智能问答、情感分析、机器翻译等，推动人工智能领域的发展。自然语言处理定义与意义

基于规则的方法，如词法分析、句法分析等。早期阶段基于大规模语料库的统计学习方法，如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。统计学习方法阶段基于神经网络的深度学习方法，如循环神经网络、卷积神经网络等。深度学习阶段自然语言处理发展历程

信息抽取从文本中抽取出关键信息，如实体识别、关系抽取等，用于构建知识图谱等应用。文本分类与聚类将文本按照主题或内容进行分类或聚类，如新闻分类、文档聚类等。机器翻译将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，如谷歌翻译、有道翻译等。智能问答自动回答用户提出的问题，如智能客服、智能助手等。情感分析识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，如产品评论分析、社交媒体情感分析等。自然语言处理应用领域

词法分析与词性标注02

对自然语言文本进行词汇层面的分析，包括分词、词性标注等基本任务。词法分析定义分词原理词性标注原理基于词典匹配、统计模型等方法将连续文本切分为独立的词汇单元。采用预定义的词性标签集，对分词结果进行词性标注，以便后续句法分析和语义理解。030201词法分析基本概念及原理

利用手工编写的规则对词汇进行词性标注，适用于特定领域和小规模语料库。基于规则的方法采用机器学习算法训练词性标注模型，利用大规模语料库进行参数学习和优化。基于统计的方法利用神经网络模型对词汇进行词性标注，通过自动提取特征和学习模型参数实现高性能的词性标注。深度学习方法词性标注方法及实现

案例一案例二案例三案例四典型案例分析：中文分词与词性标于词典匹配的中文分词方法，如最大匹配法、逆向最大匹配法等。基于统计模型的中文分词方法，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。基于深度学习的中文分词与词性标注联合模型，如BiLSTM-CRF等。中文分词与词性标注在实际应用中的案例分析，如情感分析、机器翻译等。

句法分析与依存关系解析03

句法分析基本概念及原理句法分析定义研究句子中词语之间的结构关系，旨在揭示句子中词语的组合规律和语法功能。句法结构类型包括短语结构、依存结构和深层结构等。句法分析原理基于语言学理论，采用统计或规则方法，对句子进行自动分析，识别出句子中的短语、句子成分等语法单位，并确定它们之间的关系。

依存关系解析方法基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。依存关系定义词语之间存在一种支配与被支配的关系，这种关系可以用依存关系来描述。依存关系解析实现通过构建依存句法分析器，对输入的句子进行自动分析，识别出句子中的词语之间的依存关系，并生成依存关系树。依存关系解析方法及实现

典型案例分析简单句的句法分析与依存关系解析。并列句的句法分析与依存关系解析。复合句的句法分析与依存关系解析。特殊句式的句法分析与依存关系解析。案例一案例二案例三案例四

语义理解与情感分析04

语义理解定义01指通过自然语言处理技术，将文本转换为机器可理解的表示形式，进而实现对文本深层含义的自动分析和理解。语义理解原理02基于语言学、计算机科学和人工智能等领域的知识，采用统计机器学习、深度学习等方法，对大量语料库进行学习和建模，从而实现对自然语言文本的自动分析和理解。语义理解应用03广泛应用于信息检索、智能问答、情感分析、机器翻译等领域，为提高自然语言处理的智能化水平提供了有力支持。语义理解基本概念及原理

指通过自然语言处理技术，对文本中所表达的情感进行自动分析和分类的过程。主要包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于词典的方法通过构建情感词典，计算文本中情感词的情感倾向来实现情感分析；基于机器学习的方法通过提取文本特征，训练分类器来实现情感分类；基于深度学习的方法则通过神经网络模型对文本进行自动特征提取和分类。包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。其中，数据预处理主要是对文本进行分词、去停用词、词性标注等处理；特征提取则是提取文本中的情感词、否定词、程度词等特征；模型训练则是选择合适的算法和模型进行训练；评估则是通过准确率、召回率、F1值等指标对模型性能进行评估。情感分析定义情感分析方法情感分析实现步骤情感分析方法及实现

典型案例分析：电影评论情感倾向判断案例背景：电影评论情感倾向判断是情感分析领域的一个典型应用，旨在自动判断电影评论中所表达的情感倾向，包括正面、负面和中性等。分析方法：可以采用基于