大纲

  • NLP基础概念

  • NLP的发展与应用

  • NLP常用术语以及扩展介绍


1.1 什么是NLP

  • 基本分类

  • 自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)

    指从结构化数据中以读取的方式自动生成文本,主要包括三个阶段:

    • 文本规划:完成结构化数据中的基础内容规划;
    • 语句规划:从结构化数据中组合语句来表达信息流;
    • 实现:产生语法通顺的语句来表达文本;
  • 研究任务

    • 机器翻译
    • 情感分析
    • 智能问答
    • 文摘生成
    • 文本分类
    • 舆论分析
    • 知识图谱

1.2 NLP的发展历程

  • 萌芽期(1956年以前)

    贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……,主流仍为基于规则的理性主义方法;

  • 快速发展期(1980~1999年)

    基于统计、基于实例和基于规则的语料库技术在这一时期蓬勃发展;

  • 突飞猛进期(2000年至今)

    神经网络与深度学习;


1.3 NLP相关知识的构成

  • 基本术语

    • 分词(segment)
    • 词性标注(part-of-speech tagging)
    • 命名实体识别(NER,Named Entity Recognition)

      指从文本中识别具有特定类标的实体(常为名词),如人名、地名、机构名、专有名词等;

    • 句法分析(syntax parsing)

      目的是解析句子中各个成分的依赖关系;

    • 指代消解(anaphora resolution)
    • 情感识别(emotion recognition)
    • 纠错(correction)
    • 问答系统(QA system)
  • 知识结构

    NLP是一门跨学科科学,体系化与特殊化并存,其知识体系如下:

    • 句法语义分析:针对目标句子,进行各种句法分析;
    • 关键词抽取:抽取目标文本中的主要信息;
    • 文本挖掘:主要包含对文本的聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的呈现界面;
    • 信息检索:对大规模的文档进行索引;
    • 机器翻译:将输入的源语言文本通过自动化翻译转化为另一种语言的文本;
    • 问答系统:针对某个自然语言表达的问题,由问答系统给出一个精确答案;
    • 对话系统:系统通过多回合对话,与用户进行聊天、问答、完成某项任务;


1.4 语料库


1.5 探究NLP的几个层面

  • 第一层面:词法分析

    • 分词

    • 词性标注

      目的是为每个词赋予一个类别;

  • 第二层面:句法分析

    对输入的文本以句子为单位,进行分析从而得到句子的句法结构的处理过程;

  • 第三层面:语义分析

    语义角色标注(semantic role labeling)是当前较为成熟的浅层语义分析技术;

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