第1讲自然语言处理概论.pptx

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个核心研究方向，主要关注如何让计算机理解和处理人类的自然语言，以便实现人机之间的有效通信。NLP的目标是模拟人类理解和生成语言的能力，涵盖语言学、统计学和机器学习等多个领域的理论与方法。 课程的目的是让学生掌握自然语言处理的基础知识，包括其重要概念、理论和统计学习模型。同时，课程也将关注互联网和社交媒体环境下的NLP应用，以了解当前的研究热点。考核方式包括35%的平时成绩（如签到和听课态度）和65%的考试成绩，以及完成作业任务。 NLP的历史可以追溯到二战后，当时美国试图通过计算机自动翻译俄语文献。早期的NLP方法主要基于模式匹配，但并未取得显著成果。70至80年代，研究人员转向了受限领域的深入理解，而90年代至今，统计方法成为主流，随着互联网的发展，NLP获得了新的生命力。统计语言模型在语音识别中的应用极大地推动了NLP的进步，同时，深度学习技术的应用进一步提升了NLP任务的性能，如机器翻译、问答系统、情感分析和信息检索等。 自然语言处理面临的挑战在于理解和模拟人类语言的复杂性。"理解"的概念在结构主义和功能主义中有着不同的解释，而NLP的实用性则体现在它在各种应用中的表现，如自动校对、搜索引擎和在线翻译。尽管NLP尚未完全解决词汇、句法、语义和知识表示等问题，但它在日常生活中已经发挥着重要作用，处理着大量的文本信息。 在NLP的方法论上，可以将其分为基于规则、基于统计和基于深度学习三大类。基于规则的方法依赖预定义的规则来解析语言，而基于统计的方法利用大量数据来推断规律，基于深度学习的方法则通过神经网络模型学习语言模式。 自然语言处理的研究层次包括资源建设、基础研究、应用技术研究和应用系统开发。具体的技术手段涵盖了形态分析（词形还原）、语义分析（理解词语含义）、情感分析（识别文本情绪）和语篇处理（理解上下文）。这些层次和技术相互交织，共同构成了NLP的复杂体系。 总的来说，自然语言处理是一门涉及广泛、挑战重重的学科，它的目标不仅是理解语言，更是理解语言背后的人类思维和世界知识。随着技术的不断进步，NLP将继续深入到我们生活的各个领域，为人工智能的发展提供关键的支持。