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什么是自然语言处理?

2017-05-07 ai技术 人工智能 0人评论 25468人浏览

 

自然语言处理(NLP)是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。

NLP 的目标是让计算机/机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。

  什么是自然语言处理? 人工智能

下面是三个不同等级的语言学分析:

  • 句法学:给定文本的哪部分是语法正确的。

  • 语义学:给定文本的含义是什么?

  • 语用学:文本的目的是什么?

NLP 处理语言的不同方面,例如:

  • 音韵学:指代语言中发音的系统化组织。

  • 词态学:研究单词构成以及相互之间的关系。

NLP 中理解语义分析的方法:

  • 分布式:它利用机器学习和深度学习的大规模统计策略。

  • 框架式:句法不同,但语义相同的句子在数据结构(帧)中被表示为程式化情景。

  • 理论式:这种方法基于的思路是,句子指代的真正的词结合句子的部分内容可表达全部含义。

  • 交互式(学习):它涉及到语用方法,在交互式学习环境中用户教计算机一步一步学习语言。

我们为什么需要 NLP

有了 NLP,有可能完成自动语音、自动文本编写这样的任务。

由于大型数据(文本)的存在,我们为什么不使用计算机的能力,不知疲倦地运行算法来完成这样的任务,花费的时间也更少。

这些任务包括 NLP 的其他应用,比如自动摘要(生成给定文本的总结)和机器翻译。

NLP 流程

如果要用语音产生文本,需要完成文本转语音任务

NLP 的机制涉及两个流程:

  • 自然语言理解

  • 自然语言生成

自然语言理解(NLU)

NLU 是要理解给定文本的含义。文本内每个单词的特性与结构需要被理解。在理解结构上,NLU 要理解自然语言中的以下几个歧义性:

  • 词法歧义性:单词有多重含义

  • 句法歧义性:语句有多重解析树

  • 语义歧义性:句子有多重含义

  • 回指歧义性(Anaphoric Ambiguity):之前提到的短语或单词在后面句子中有不同的含义。

接下来,通过使用词汇和语法规则,理解每个单词的含义。

然而,有些词有类似的含义(同义词),有些词有多重含义(多义词)。

自然语言生成(NLG)

NLG 是从结构化数据中以可读地方式自动生成文本的过程。自然语言生成的问题是难以处理。

自然语言生成可被分为三个阶段:

1. 文本规划:完成结构化数据中基础内容的规划。

2. 语句规划:从结构化数据中组合语句,来表达信息流。

3. 实现:产生语法通顺的语句来表达文本。

来源:搜爱,欢迎分享,(官网)

原文地址:http://seo.ee/ai/260.html

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