自然语言处理技术及其应用

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2023-09-16 10:14:54

导读

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是与自然语言的计算机处理有关的所有技术的统称，其目的是使计算机能够理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。

本文将从语义分析技术、自然语言处理应用等几个方面进行介绍。

一、语义分析技术

自然语言处理技术的核心为语义分析。语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，不仅进行词法分析和句法分析这类语法水平上的分析，而且还涉及单词、词组、句子、段落所包含的意义，目的是用句子的语义结构来表示语言的结构。

语义分析技术具体包括如下几点：

词法分析：包括词形分析和词汇分析两个方面。一般来讲，词形分析主要表现在对单词的前缀、后缀等进行分析，而词汇分析则表现在对整个词汇系统的控制，从而能够较准确地分析用户输入信息的特征，最终准确地完成搜索过程。
句法分析：对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，以实现自动句法分析的过程。
语用分析：相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、语境等的分析，即从文章的结构中提取出意象、人际关系等附加信息，是一种更高级的语言学分析。它将语句中的内容与现实生活中的细节关联在一起，从而形成动态的表意结构。
语境分析：主要是指对原查询语篇之外的大量“空隙”进行分析，以便更准确地解释所要查询语言的技术。这些“空隙”包括一般的知识、特定领域的知识以及查询用户的需求等。
自然语言生成：AI驱动的引擎能够根据收集的数据生成描述，通过遵循将数据中的结果转换为散文的规则，在人与技术之间创建无缝交互的软件引擎。结构化性能数据可以通过管道传输到自然语言引擎中，以自动编写内部和外部的管理报告。自然语言生成接收结构化表示的语义，以输出符合语法的、流畅的、与输入语义一致的自然语言文本。

二、自然语言处理应用

自然语言处理应用的技术体系主要包括字词级别的自然语言处理、句法级别的自然语言处理和篇章级别的自然语言处理。

其中，常用的自然语言处理应用包括：

中文分词：计算机根据语义模型，自动将汉字序列切分为符合人类语义理解的词汇。
命名实体识别：对具有特定意义的实体进行自动识别的技术，是信息提取、知识图谱、问答系统、句法分析、搜索引擎、机器翻译等应用的重要基础。
词性标注：为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序。
同义词分析：对用户的输入做同义词、纠错、归一化处理。
词向量分析：将词转化为稠密向量，相似的词对应的词向量也相近。
依存文法分析：通过分析语言单位内成分之前的依存关系解释其句法结构。
词位置分析：对文章中不同位置的词进行建模，赋予不同位置不同的权重，从而能够更好地对文章进行向量化表示。
语义归一化：从文章中识别出具有相同意思的词或短语，其主要的任务是共指消解。
文本纠错：对于自然语言在使用过程中出现的错误进行自动地识别和纠正。
标签提取：将文档归属到相应类目的技术，为人们快速了解文档内容、把握主题提供重要方式。
文本相似度：计算文本之间的相似度。
主题模型：对文档的隐含语义结构进行统计和聚类，以用于挖掘文本中所蕴含的语义结构的技术。
文本分类：计算机自动阅读文档的内容并将其归属到相应类目的技术。
文本聚类：根据著名的聚类假设，将同类的文档进行聚类。

以上是自然语言处理应用的主要方面，它们在不同的应用场景中发挥着重要的作用。

三、延伸阅读

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