人工智能基础与应用 课件 7.1自然语言处理概念

自然语言处理自然语言处理概念主讲人：朱德义人工智能课程团队目录|

CONTENTS概念01NLP的发展历史02自然语言处理的工具0301概念概念1.2NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是指利用计算机对自然语言的各项信息（行、音、义等）进行处理，对字、词、句、篇章进行输入输出、识别、分析理解、生成等操作和加工的过程。1.1自然语言概念自然语言是指汉语、英语等人们日常交流所使用的语言，是随着人类社会和日常交流发展演变而来的语言，是人类学习、生活的重要工具。1.3NLP机智的两个流程自然语言理解；自然语言生成。概念NLP是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要研究方向，是一门融合语言学、计算机科学、数学、统计学等于一体的交叉学科。NLP在实际生产生活中体现在机器翻译、文本分类、信息检索、语音合成、舆情监控、情感语义分析等。概念

自然语言理解主要研究计算机如何理解自然语言文本中包含的内在意义，自然语言生成是指计算机如何生成自然语言文本表达给定的意图、思想等。正因为NPL的目的是让计算机“理解”自然语言，所以NLP有时又被称为自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）。02NLP的发展历史发展历史发展历史1.早期探索与奠基阶段（20世纪50年代至70年代）

这一时期，NLP的研究主要集中在机器翻译上，虽然成果有限，但为后续研究提供了宝贵的经验和启示。此外，基于规则的方法开始被应用于词性标注、句法分析等任务，为后续研究提供了方向。2.统计方法的兴起阶段（20世纪80年代至90年代）这一时期，基于统计的方法在NLP领域取得了显著进展。隐马尔可夫模型、最大熵模型等被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务，大大提高了这些任务的准确率。此外，统计机器翻译方法也开始崭露头角，为后续的神经网络机器翻译奠定了基础。3.深度学习时代的来临与飞速发展阶段（21世纪初至今）深度学习技术的引入使得NLP领域取得了前所未有的突破。循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等模型在序列建模任务中取得了显著成果，大大提高了机器翻译、语音识别等任务的性能。发展历史早在20世纪50年代，NLP的早期探索者们如马文·明斯基和诺姆·乔姆斯基，便开始了对符号处理和生成语法的奠基性工作。他们面对的是当时计算资源有限、语言学理论尚未成熟的困境，但正是他们的不懈努力，为后来的NLP研究奠定了坚实的基础。进入21世纪，随着计算机技术的飞速发展和大数据的广泛应用，NLP迎来了深度学习时代。科研人员们利用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等先进模型，极大地提高了NLP任务的性能。这背后的每一次突破，都是科研人员无数次试验、优化和创新的结果。他们不仅攻克了一个又一个技术难题，还推动了NLP技术在各个领域的应用，为国家的科技进步和社会发展做出了重要贡献。03自然语言处理的工具基础工具：如分词工具、词性标注工具、命名实体识别工具等，用于对文本进行基础处理和分析。01自然语言处理的工具文本分类工具：用于将文本划分为不同的类别或主题。情感分析工具：用于分析文本中的情感倾向和情绪表达。02信息抽取工具：用于从文本中抽取结构化信息，如实体关系、事件等。03机器翻译工具：用于实现不同语言之间的自动翻译。04NLP工具可以根据其功能和应用场景进行分类，常见的分类方式包括：自然语言处理的工具选择NLP工具时需要考虑的因素：工具的功能和性能：是否满足具体需求，处理速度和准确性如何。工具的易用性：操作界面是否友好，是否提供详细的文档和教程。工具的开放性：是否支持自定义模型和算法，是否提供API接口。工具的社区支持：是否有活跃的社区和论坛，是否提供及时的技术支持。Python的设计强调代码的可读性，允许开发者用少量代码表达想法，并支持多种编程范式。01Java具有静态面向对象的特性，其平台独立与可移植性则使得Java程序能够在不同的操作系统上无缝运行。02R语言一个自由、免费、源代码开放的软件，包含丰富的统计分析函数，提供强大的绘图功能，使得数据可视化变得简单而直观。03哈工大、腾讯、o