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文檔簡介
自然語言處理自然語言處理概念主講人:朱德義人工智能課程團隊目錄|
CONTENTS概念01NLP的發(fā)展歷史02自然語言處理的工具0301概念概念1.2NLP的定義自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是指利用計算機對自然語言的各項信息(行、音、義等)進行處理,對字、詞、句、篇章進行輸入輸出、識別、分析理解、生成等操作和加工的過程。1.1自然語言概念自然語言是指漢語、英語等人們日常交流所使用的語言,是隨著人類社會和日常交流發(fā)展演變而來的語言,是人類學習、生活的重要工具。1.3NLP機智的兩個流程自然語言理解;自然語言生成。概念NLP是計算機科學領域以及人工智能領域的一個重要研究方向,是一門融合語言學、計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學等于一體的交叉學科。NLP在實際生產生活中體現(xiàn)在機器翻譯、文本分類、信息檢索、語音合成、輿情監(jiān)控、情感語義分析等。概念
自然語言理解主要研究計算機如何理解自然語言文本中包含的內在意義,自然語言生成是指計算機如何生成自然語言文本表達給定的意圖、思想等。正因為NPL的目的是讓計算機“理解”自然語言,所以NLP有時又被稱為自然語言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)。02NLP的發(fā)展歷史發(fā)展歷史發(fā)展歷史1.早期探索與奠基階段(20世紀50年代至70年代)
這一時期,NLP的研究主要集中在機器翻譯上,雖然成果有限,但為后續(xù)研究提供了寶貴的經驗和啟示。此外,基于規(guī)則的方法開始被應用于詞性標注、句法分析等任務,為后續(xù)研究提供了方向。2.統(tǒng)計方法的興起階段(20世紀80年代至90年代)這一時期,基于統(tǒng)計的方法在NLP領域取得了顯著進展。隱馬爾可夫模型、最大熵模型等被廣泛應用于詞性標注、命名實體識別等任務,大大提高了這些任務的準確率。此外,統(tǒng)計機器翻譯方法也開始嶄露頭角,為后續(xù)的神經網(wǎng)絡機器翻譯奠定了基礎。3.深度學習時代的來臨與飛速發(fā)展階段(21世紀初至今)深度學習技術的引入使得NLP領域取得了前所未有的突破。循環(huán)神經網(wǎng)絡(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)、Transformer等模型在序列建模任務中取得了顯著成果,大大提高了機器翻譯、語音識別等任務的性能。發(fā)展歷史早在20世紀50年代,NLP的早期探索者們如馬文·明斯基和諾姆·喬姆斯基,便開始了對符號處理和生成語法的奠基性工作。他們面對的是當時計算資源有限、語言學理論尚未成熟的困境,但正是他們的不懈努力,為后來的NLP研究奠定了堅實的基礎。進入21世紀,隨著計算機技術的飛速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的廣泛應用,NLP迎來了深度學習時代。科研人員們利用循環(huán)神經網(wǎng)絡(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)和Transformer等先進模型,極大地提高了NLP任務的性能。這背后的每一次突破,都是科研人員無數(shù)次試驗、優(yōu)化和創(chuàng)新的結果。他們不僅攻克了一個又一個技術難題,還推動了NLP技術在各個領域的應用,為國家的科技進步和社會發(fā)展做出了重要貢獻。03自然語言處理的工具基礎工具:如分詞工具、詞性標注工具、命名實體識別工具等,用于對文本進行基礎處理和分析。01自然語言處理的工具文本分類工具:用于將文本劃分為不同的類別或主題。情感分析工具:用于分析文本中的情感傾向和情緒表達。02信息抽取工具:用于從文本中抽取結構化信息,如實體關系、事件等。03機器翻譯工具:用于實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯。04NLP工具可以根據(jù)其功能和應用場景進行分類,常見的分類方式包括:自然語言處理的工具選擇NLP工具時需要考慮的因素:工具的功能和性能:是否滿足具體需求,處理速度和準確性如何。工具的易用性:操作界面是否友好,是否提供詳細的文檔和教程。工具的開放性:是否支持自定義模型和算法,是否提供API接口。工具的社區(qū)支持:是否有活躍的社區(qū)和論壇,是否提供及時的技術支持。Python的設計強調代碼的可讀性,允許開發(fā)者用少量代碼表達想法,并支持多種編程范式。01Java具有靜態(tài)面向對象的特性,其平臺獨立與可移植性則使得Java程序能夠在不同的操作系統(tǒng)上無縫運行。02R語言一個自由、免費、源代碼開放的軟件,包含豐富的統(tǒng)計分析函數(shù),提供強大的繪圖功能,使得數(shù)據(jù)可視化變得簡單而直觀。03哈工大、騰訊、o
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