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第三章自然语言的处理共152张PPT

自然语言处理概述词汇处理句法分析语义理解信息抽取与知识图谱机器翻译与文本生成自然语言处理前沿技术

01自然语言处理概述

0102自然语言处理定义NLP涉及语言学、计算机科学、心理学等多个学科，通过自然语言处理技术，计算机可以处理、分析、理解和生成人类语言。自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。

以词法分析、句法分析等语言学理论为基础，采用基于规则的方法进行自然语言处理。早期阶段基于大规模语料库，利用统计机器学习算法进行自然语言处理，如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。统计机器学习阶段采用深度神经网络模型进行自然语言处理，如循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等。深度学习阶段自然语言处理发展历程

将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。自然语言处理应用领域机器翻译识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。情感分析根据用户提出的问题，自动检索相关信息并生成简洁明了的回答。智能问答将文本自动分类到预定义的类别中，如新闻分类、垃圾邮件识别等。文本分类将人类语音转换成文本或命令。语音识别根据特定主题或要求，自动生成结构合理、语义通顺的文本。文本生成

02词汇处理

词汇切分与词性标注词汇切分将连续的文本切分成独立的词汇单元，是自然语言处理的基础任务之一。词性标注为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，有助于理解词汇在句子中的角色和含义。常用方法基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。

去除文本中常见的、对理解文本内容没有帮助的词汇，如“的”、“是”、“在”等。停用词过滤词干提取常用方法将词汇的不同形态还原为其基本形式或词根，如将“running”、“ran”、“runs”等还原为“run”。基于规则的方法、基于词典的方法、基于机器学习的方法等。030201停用词过滤与词干提取

指词汇之间的语义关系，如上下位关系、同义关系、反义关系等。词汇关系一种表达词汇之间复杂语义关系的网络结构，有助于理解词汇的深层含义和语境。语义网络基于知识图谱的方法、基于深度学习的方法、基于语料库的方法等。常用方法词汇关系与语义网络

03句法分析

上下文无关文法详细阐述上下文无关文法的定义、分类和性质，以及乔姆斯基体系中的文法类型。短语结构语法介绍短语结构语法的基本原理，包括短语、句子和成分等概念。短语结构分析算法介绍基于规则的方法和基于统计的方法，如CYK算法、Earley算法和Chart算法等，以及评估句法分析器性能的指标。短语结构句法分析

阐述依存关系的定义、分类和性质，以及依存句法与短语结构句法的区别和联系。依存关系介绍基于规则的方法和基于统计的方法，如转移依存句法分析、图算法和深度学习方法等，以及评估依存句法分析器性能的指标。依存句法分析算法探讨依存句法分析在自然语言处理中的应用，如信息抽取、情感分析和机器翻译等。依存句法分析的应用依存句法分析

深层句法结构01阐述深层句法结构的定义、分类和性质，以及深层句法与表层句法的区别和联系。深层句法分析算法02介绍基于规则的方法和基于统计的方法，如词汇化树邻接文法、组合范畴文法和树替换文法等，以及评估深层句法分析器性能的指标。深层句法分析的应用03探讨深层句法分析在自然语言处理中的应用，如语义角色标注、篇章分析和对话系统等。深层句法分析

04语义理解

词义消歧确定一个词在给定上下文中的确切含义。例如，“苹果”可以表示水果或科技公司，词义消歧技术可以识别出在具体语境下“苹果”的正确含义。实体链接将文本中的实体（如人名、地名、组织名等）链接到知识库中的相应条目。例如，将“奥巴马”链接到关于美国前总统巴拉克·奥巴马的知识库条目。上下文感知利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如，通过考虑句子或段落中的其他词语和语境信息，可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。词义消歧与实体链接

情感分析识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、新闻报道等各种文本数据。观点挖掘从文本中提取和归纳人们对特定主题或实体的观点。例如，从用户评论中挖掘出关于产品质量、服务等方面的观点和意见。情感词典与规则构建和应用情感词典和规则来进行情感分析和观点挖掘。情感词典包含词语的情感倾向和强度信息，而规则则可以根据文本中的特定模式或结构来识别情感或观点。情感分析与观点挖掘

010203问答系统能够自动回答用户提出的问题的系统。问答系统通常涉及信息检索、自然语言理解和生成等技术，可以从大量文本数据中提取相关信息并生成简洁明了的回答。对话生成生成自然、连贯的对话文本。对话生成技术可以应用于聊天机器人、智能客服、语音助手等场景，为用户提供自然、友好的交互体验。