【人工智能认证】自然语言处理基础
2023-03-14 13:02:50
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猜你喜欢
大纲/内容
指计算机识别、理解、计算分析、生成自然语言的过程
定义
所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称，是推荐、问答、搜索等系统的必备模型
自然语言理解
将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，是翻译、写作等系统的必备模块
自然语言处理
研究任务
不同语言、不同领域下的人机交互提升
多语言交互从不同语言理解上升到不同文化的理解
智能人机交互
视频、图像、文本、语音等模态的全面融合
在对话系统产品中应用效果显著
多模态融合
每种场景领域都有特定的需求及其相应的场景数据
模型结合场景数据进行训练能够更好地满足场景需求
解决方案建设
结合已有的知识和技术提高非结构化数据理解能力
基于过去已知知识进行推理，理解行业事件知识
形成行业知识库
发展趋势
在语言的实际使用中真实出现过的语言材料，一般具有既定格式与标记
大量已知预料数据的集合，在自然语言处理模型的定型过程中起到基准的作用
现代汉语与英语的主要区别：汉语中名词、动词、形容词的语法功能是相互交错的
国家语委现代汉语语料库
古代汉语语料库
分词库
中文语料库
布朗语料库
停用词库
英文语料库
常见语料库
语料库
数据基础
主要作用：将句子、段落、文章这种长文本分解为【字词】为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作
所需知识：分词、词性标注
词法分析
主要作用：识别句子包含的【字词组合】以及这些组合之间的【关系】，构成句法结构
所需知识：关键词提取、命名实体识别、语法分析
句法分析
主要作用：分析语法结构的同时，分析单词、词组、句子、段落所包含的【意义】
所需知识：文本向量化
语义分析
技术基础
概述
定义：将句子、段落、文章等长文本分解为以【字词】为单位的数据结构
最大匹配分词算法
最短路径分词算法
常见方法
界定中文词汇
分词歧义问题
分词切分粒度问题
未登录词问题
难点
分词
定义：在给定句子中判断每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程
标注规范：先将词分为名词、动词、形容词等，然后用“n”“v”“adj”等来进行表示
词性标注
定义：提取文本中一些体现中心思想的重要的词，提取的评价标准为词的权重
获取文本的候选词
对候选词进行打分
步骤
有监督的关键词提取
无监督的关键词提取
关键词提取算法
关键词提取
定义：识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，识别对象可分为3大类和7小类
三大类：实体类、时间类、数字类
七小类：人名、机构名、地名、时间、日期、货币、百分比
标注方法
命名实体识别
定义：判断字词属于某种语言，消除句子的歧义，分析输入句子的内部结构
歧义
搜索空间
实现方法：基于规则的方法
语法分析
定义：将文本表示成计算机可识别的数值形式，通过一个语言模型来构建关于输入文本和输出文本之间的映射关系
常用One-Hot编码，每一个词特征都被表示成一个很长的向量
离散式词向量
将词转化成一种分布式表示，即将词表示成一个定长的连续的稠密向量
分布式词向量
常用方法
文本向量化
基础技术
定义：对文本按照一定的分类标准进行自动分类标记，利用待分类数据的特征与类别进行匹配，选择最优的匹配结果作为分类结果
实现方法（PPT）
邮件属性分类
广告内容审核
新闻分类推送
应用
文本分类技术
定义：对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，将每一个新的单词与字典中的词汇进行匹配，根据匹配结果提高或降低文本的得分
实现方法（PPT)
电子商务
舆情分析
市场分析
用户维护
情感分析技术
定义：将文本中有错误的地方进行纠正，错误类型包含错别字、缺失字、冗余字、词语搭配错误和语法错误等
写作辅助
公文纠错
搜索纠错
对话纠错
文本纠错技术
定义：能够对于一个指定问题，能够得到简短、精确的答案，包含分析问题、检索答案和提取答案三个步骤
智能客服
快速检索
问答系统技术
自然语言【理解】技术
定义：生成的标签在一定程度上能够体现文本内涵，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等【文本挖掘】研究的【基础性工作】
个性化推荐
主题聚合
文本标签生成技术
定义：自动生成含原文本中重要信息的新文本内容
目标：通过机器自动输出简洁、流畅、保留关键信息的摘要
自动报告生成
新闻标题生成
搜索结果预览
文本摘要生成技术
定义：可以分为人工智能自动写作和人工智能辅助写作两种，具有作品制作高效、具有强大潜能、内容客观、节省人力成本等优点
人工智能自动写作：人工智能算法自主完成写作任务，不需要人工干预
人工智能辅助写作：在人类写作的全流程中提供辅助功能，帮助完成写作任务
类别
智能写诗
智能春联
人工智能自动写作
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