计算语言学

计算语言学是一门交叉学科，它融合了计算机科学、人工智能和语言学的理论与方法，致力于研究如何利用计算机处理和理解人类语言。本课件专为已有计算语言学基础的学习者设计，注重算法的设计和应用，旨在提升对自然语言处理的能力。 在计算语言学中，分词是至关重要的第一步。分词是将连续的文本序列划分为有意义的词汇单元，如单词或词组。这一过程对于后续的语义分析、句法分析以及情感分析等任务至关重要。常见的分词方法包括基于词典的分词、统计分词和深度学习分词。基于词典的方法依赖于预定义的词汇表，而统计分词则运用概率模型来确定最佳切分；随着深度学习的发展，神经网络模型如LSTM和BERT已被广泛应用于分词任务，它们能自适应地学习词汇边界，提高分词的准确率。 文摘，也称为摘要生成，是计算语言学中的另一个关键领域。自动文摘技术能够从长篇文档中提取出关键信息，生成简短且具有代表性的概述。这通常涉及文本的预处理、信息提取、重要性评估和摘要生成四个步骤。经典的抽取式文摘方法如TextRank和LexRank利用句子之间的相似性和重要性进行摘要生成，而生成式方法如Seq2Seq模型和Transformer架构则通过学习原文的语言模式来生成新的摘要。 检索是计算语言学中的基本任务，涉及到信息的查找和匹配。在自然语言处理中，信息检索系统使用关键词查询在大量文本数据中寻找相关文档。TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常见的文本特征表示方法，用于衡量一个词对于文档的重要性。现代检索系统还采用如BM25这样的概率模型，考虑词语的出现频率和文档的长度，以提高检索结果的相关性。 本课件可能涵盖这些主题，并深入讨论各种算法的设计与实现。例如，可能包括如何构建和优化词典，如何训练和调整统计模型，以及如何应用深度学习模型进行分词和文摘生成。同时，还会涉及信息检索系统的设计，包括查询分析、排名策略和后处理技术。对于有计算语言学基础的人来说，这个课件将提供深入的算法理解，有助于他们在自然语言处理领域更进一步。