自然语言处理1——NLP概述_nlp结合什么和什么的力量来研究语言的规则和结构

自然语言处理1——NLP概述

说在前面

本文及后续文章是学习自然语言过程中的学习笔记，存在部分内容可能记录错误或不全情况。希望能帮助到你:D

什么是自然语言处理？

用机器处理人类语言的理论和技术，构造计算模型，用于自然语言的分析、转换和生成。

机器如何理解自然语言？

语法层面：

• 文本预处理：
  • 文本采集
  • 格式转换
  • 编码识别
  • 文本清洗
  • 标注
• 句子切分
• 形态分析：研究构词方法、词的有意义的组合
• 分词：将句子切分为词序列
• 词性标注
• 句法分析

语义层面：

• 词义消歧
• 语义分析

语用层面：

• 语用分析
• 篇章分析
• 海量文档

常见应用

文本分类

根据内容、主题，自动分配预先定义的类别

方法：

• 基于机器学习：SVM、朴素贝叶斯
• 基于神经网络：CNN、RNN、多层感知机

文本聚类

根据文档间内容的相似度划分若干子集

方法：

• 基于距离：K-means
• 基于概率：PLSA、LDA

情感分析

观点性及倾向性识别、观点要素抽取

方法：

• 基于词典+规则：对文本进行拆句、分析匹配词典，计算情感值
• 基于统计机器学习：将情感分析作为分类问题

信息抽取

从文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等，输出结构化数据

命名实体识别

识别文本中有特定意义的实体

难点：类型多样，结构复杂

实体消歧

一个命名实体对应多种表达

方法：利用实体间交互及上下文信息进行消歧

关系抽取

检测、识别文本中实体间的关系

输出：（实体1，关系类别，实体2）。如：（中国，首都，北京）

方法：

• 基于模板
• 监督学习：机器学习、深度学习

事件抽取

从非结构化文本中抽取事件信息（时间、地点、事件）

方法：

• 模式匹配
• 基于机器学习
• 混合方法（即混合上述两种方法）

自动文摘

抽取式：从原文抽取句子

生成式：根据原文的内容生成句子

信息推荐

协同过滤：

• 基于用户：对一堆用户进行分析
• 基于物品：对物品信息及用户对物品的偏好分析

基于内容：使用元素的描述属性进行推荐

基于知识：事先将领域知识整理为规范的、可用的表达形式

自动问答

基于检索式：问句理解->信息检索->答案抽取

基于生成式：基于seq2seq模型

• 抽取部分：预测答案并对文档进行排序
• 生成部分：将抽取的部分标注的答案作为一个特征信息叠加到文章向量中，经过encoder、decoder生成答案

机器翻译

把一种语言翻译成另外一种语言

NLP的困难

歧义

注音歧义、分词歧义、指代歧义、语义歧义

结构歧义：如吃食堂

短语歧义：如：咬死猎人 的狗 | 咬死 猎人的狗

语用歧义：如：你真讨厌

病构

真实文本的语言现象非常复杂，不规范、不干净且包含未知的语言现象，如：新词汇、新词义、新的语句结构、作者疏忽造成的错误等

重述

指相同意思的不同表达

层间循环依赖

底层需要高层模块的指导才能准确分析；高层模块建立在底层模块分析的基础上。

解决方法：简单级联、一体化、端到端模型

NLP方法论

理性主义

认为人大部分语言知识与生俱来，由遗传决定。

研究人的语言知识结构，试图书写大量语言规则，复制语言模型。

知识库+推理系统->NLP系统

应用：应用语言规则分析句子结构；根据词的语义及词在句子结构中作用推断句子语义。

经验主义

认为人从大量语言数据中学习复杂、广泛的语言知识。

研究大规模真实文本，将语言视为随机现象，用概率分布描述语言。

语料库+统计模型->NLP系统

应用：运用模型参数，估计语言现象的出现概率