Python自然语言处理NLP算法课程 第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考 共38页.pdf

【大纲】 第01课 自然语言处理与文本挖掘概述 共37页 第02课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除 共41页 第03课 语言模型，平滑方法 共38页 第04课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM 共40页 第05课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件 共31页 第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传 共47页 第07课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容 共31页 第08课 句法分析找出句子的重点 共34页 第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考 共38页 第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析 共54页 第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？ 共51页 第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取 共38页 第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧 共54页 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个领域，它涉及如何让计算机理解、解析和生成人类语言。在Python中，NLP算法广泛应用于文本挖掘、信息检索和机器学习任务。本课程涵盖了NLP的多个核心概念和技术，包括自然语言处理的基础、机器学习模型以及特定的文本分析方法。 课程首先介绍了NLP和文本挖掘的基本概念，帮助学习者建立对这一领域的整体理解。接着，课程深入到自动机理论，讲解了如何通过自动化手段进行文稿校正和歧义消除。语言模型是NLP中的关键组成部分，它涉及到概率统计和平滑方法，这些方法可以帮助机器理解和生成自然语言。 概率图模型是另一个重要的主题，包括生成式模型（如贝叶斯网和马尔科夫链）和判别式模型（如隐马尔科夫模型HMM和条件随机场CRF）。这些模型常用于序列标注任务，如分词、词性标注和命名实体识别（NER）。课程详细讨论了NER，这是从文本中提取关键信息的过程，特别是人名、地名和组织机构名。NER的任务是识别实体的边界并确定其类别，可以采用基于规则的方法或利用大规模语料库进行训练，如条件随机场（CRF）模型，这是当前NER领域的主流方法。 分词是中文NLP的首要步骤，因为中文没有明显的空格分隔词。课程探讨了分词的挑战，特别是未登录词（OOV）处理，以及OOV对分词和词性标注的影响。此外，课程还介绍了命名实体识别的其他方法，如基于多特征识别的NER，这种方法结合了词形、词性和上下文信息来提高识别准确性。 句法分析是理解文本结构的关键，它能帮助机器找出句子的重点。在语义分析和篇章分析部分，学习者会了解到如何让机器模仿语言学家的方式思考，理解文本的深层含义和篇章结构。 课程还涵盖了文本分类和情感分析，这些在社交媒体监控、评论分析等领域具有广泛应用。信息检索系统和搜索引擎原理的讲解有助于理解现代搜索引擎的工作方式，而问答系统则揭示了智能客服机器人如何处理用户查询。 课程探讨了文本深度挖掘技术，如自动文摘和信息抽取，以及机器翻译和语音识别，这些都是NLP的重要应用。通过IBM Watson这样的系统，学习者可以了解认知计算在NLP中的最新进展。 这个Python NLP课程全面覆盖了从基础理论到实际应用的各个层面，旨在让学习者掌握自然语言处理的核心技能，以应对各种文本分析和信息处理任务。