哈工大 智能技术与自然语言处理技术课程 NLP系列课程 自然语言处理大总结 脑图总结.pdf

【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85221099 【全部课程列表】 第01章 自然语言处理概论 共64页.pptx 第02章 基础知识-数学基础与语言学基础 共75页.ppt 第03章 汉语的分词与频度统计 共88页.pptx 第04章 汉语语料库的多级加工 共82页.pptx 第05章 n-gram语言模型 共78页.ppt 第06章 Markov模型 马尔科夫模型 共57页.ppt 第07章 句法分析技术 共61页.ppt 第08章1 问答系统基础 共24页.ppt 第08章2 问答式信息检索的理论与方法研究进展报告 共31页.ppt 相似的认知心理学模型：系统相似模型 共65页.ppt 一篇论文的诞生 共70页.ppt 自然语言处理大总结 脑图总结.pdf 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个关键分支，主要涉及如何使计算机理解、解析、生成和操作人类语言。哈工大的智能技术与自然语言处理技术课程提供了一个全面的NLP学习路径，从基础到高级，涵盖了多个关键知识点。 课程从自然语言处理的概述开始，解释了NLP的基本概念，包括它在人工智能（AI）中的位置和目标。NLP旨在模拟人类对语言的理解，以便机器可以处理和生成自然语言文本。 在基础知识部分，课程强调了数学基础和语言学基础的重要性。数学基础通常包括概率论、统计学和线性代数，这些都是理解和实现NLP算法的基础。语言学基础则涵盖语言的结构、语法和语义，这对于理解和处理语言的复杂性至关重要。 接着，课程深入到汉语的处理，特别是分词与频度统计。分词是将连续的文本序列划分为有意义的词汇单元，如词或短语，是NLP的第一步。分词有多种方法，如正向最大匹配、逆向最大匹配和双向最大匹配等，每种方法都有其优点和局限性，例如处理歧义和未登录词（未出现在词典中的词）。频度统计用于量化词频，Zipf's law和Heap's law是描述词频分布的两个重要规律。 课程还讨论了语料库的多级加工，这是构建高质量NLP模型的关键。语料库的加工涉及词性标注、句法标注和语义标注，这些任务可以采用基于规则、基于转移或基于统计的方法，如隐马尔科夫模型（HMM）来完成。人机互助的语料加工模型允许用户参与，提高标注质量和效率。 在统计模型部分，课程介绍了n-gram模型，这是一种预测序列中下一个元素的概率的统计方法。n-gram模型常用于语言建模，但面临数据稀疏的问题，为此引入了平滑技术，如加1法、加λ法和Good-Turing法，以及各种平滑算法的基本原则。 马尔科夫模型和隐马尔科夫模型（HMM）在NLP中有广泛的应用，如词性标注、音字转换和词网格分词。HMM解决了马尔科夫模型的三个基本问题：评价、解码和参数训练，通过Viterbi算法和Baum-Welch算法来实现。 课程还探讨了句法分析，这是NLP中的一个重要挑战，涉及到识别句子的结构和成分。随着处理深度从词法、句法到语义语用的提升，统计方法与手工规则的结合变得更为重要。此外，篇章处理，尤其是对多篇章和海量文档的处理，也提出了新的挑战。 课程强调了语言模型的评价方法和不同类型的计算语言学研究，以及学习和借鉴其他语言处理经验的重要性，指出不应过度关注语言的特殊性，而应追求语言无关的技术，以提高处理效率和泛化能力。 总而言之，这个课程提供了一个全面的NLP学习框架，涵盖了从基础知识到实际应用的各个方面，对于希望在NLP领域深入学习的人来说是一份宝贵的资源。