
NLP(Natural Language Processing)自然語言處理是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)非常重要的分支,它包含了,以一種高效的方式去分析,理解并從文本中提取信息等重要過程,終極目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)擁有自然語言處理交際能力。通過利用NLP及其相關(guān)組件,可以將大量的文本數(shù)據(jù)組織起來,以此來執(zhí)行大量的自動(dòng)化任務(wù),并用于各種問題的解決,例如自動(dòng)摘要,命名實(shí)體識(shí)別,情感分析,關(guān)系提取,語音識(shí)別、機(jī)器翻譯和主題分割等。
NLP自然語言處理和計(jì)算機(jī)語言學(xué),這兩者在本質(zhì)上是一樣的,橫跨了計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、人工智能學(xué)科等學(xué)科。
一、NLP步驟
1、形態(tài)處理:
目的為:分割整個(gè)輸入的文本,形成各種符號(hào)集合。這些符號(hào)分別與段落、句子及詞匯等一一對(duì)應(yīng)。
例:“uneasy”—>“un-easy”。這里“uneasy”就被分割成兩個(gè)子詞符號(hào)“un”和“easy”
2、語法分析:
目的為:a、檢查句子,確定句式是否合理;b、把句子分解成一個(gè)結(jié)構(gòu),此結(jié)構(gòu)能夠?qū)⒉煌瑔卧~之間的句法關(guān)系顯示出來。
例:“The school goes to the boy”這樣的會(huì)無法通過句法分析器以及句法解釋器。
3、語義分析:
確定輸入文本的準(zhǔn)確含義,或者找出輸入文本在字典中的意思。目的為,檢查文本是否有意義。
例:“Hot ice-cream”無法通過語義分析器。
4、語用分析:
語用分析簡(jiǎn)單地?cái)M合實(shí)際的對(duì)象/事件,這些對(duì)象/事件存在于給定的上下文中,其中對(duì)象引用是在最后階段(語義分析)獲得的。
例如:“Put the banana in the basket on the shelf”這句話可以有兩種語義解釋:a把籃子里的香蕉放到書架上;b把香蕉放到書架上的籃子里。語用分析器能夠結(jié)合上下文在這兩種解釋之間做出選擇。
二. NLP的基本方法
1.基于規(guī)則的方法
研究人員,例如如語言學(xué)家,通過語言規(guī)律的總結(jié),從而形成規(guī)則形態(tài)的知識(shí)庫;
研制語言處理算法,并利用這些規(guī)則處理自然語言;
結(jié)合處理結(jié)構(gòu),進(jìn)行規(guī)則調(diào)整,優(yōu)化處理效果。
存在的問題:并不能總結(jié)出所有規(guī)則
2.基于統(tǒng)計(jì)的方法
建立能夠反應(yīng)語言使用狀況的語料庫;
研究人員對(duì)自然語言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模;
利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)或者機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),借助語料庫來進(jìn)行語言模型的訓(xùn)練;
根據(jù)所得到的模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)算法對(duì)語言進(jìn)行處理;
根據(jù)處理效果,優(yōu)化模型,提高處理能力。
存在的問題:數(shù)據(jù)稀疏問題也就是長尾效應(yīng)
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