NLP 基础知识大集合

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: NLP 基础知识大集合

大纲

  • NLP基础概念
  • NLP的发展与应用
  • NLP常用术语以及扩展介绍

1.1 什么是NLP

  • 基本分类

image.png自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)


指从结构化数据中以读取的方式自动生成文本,主要包括三个阶段:


文本规划:完成结构化数据中的基础内容规划;

语句规划:从结构化数据中组合语句来表达信息流;

实现:产生语法通顺的语句来表达文本;

研究任务


机器翻译

情感分析

智能问答

文摘生成

文本分类

舆论分析

知识图谱

1.2 NLP的发展历程

萌芽期(1956年以前)


贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……,主流仍为基于规则的理性主义方法;


快速发展期(1980~1999年)


基于统计、基于实例和基于规则的语料库技术在这一时期蓬勃发展;


突飞猛进期(2000年至今)


神经网络与深度学习;


1.3 NLP相关知识的构成

基本术语


分词(segment)


词性标注(part-of-speech tagging)


命名实体识别(NER,Named Entity Recognition)


指从文本中识别具有特定类标的实体(常为名词),如人名、地名、机构名、专有名词等;


句法分析(syntax parsing)


目的是解析句子中各个成分的依赖关系;


指代消解(anaphora resolution)


情感识别(emotion recognition)


纠错(correction)


问答系统(QA system)


知识结构


NLP是一门跨学科科学,体系化与特殊化并存,其知识体系如下:


句法语义分析:针对目标句子,进行各种句法分析;

关键词抽取:抽取目标文本中的主要信息;

文本挖掘:主要包含对文本的聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的呈现界面;

信息检索:对大规模的文档进行索引;

机器翻译:将输入的源语言文本通过自动化翻译转化为另一种语言的文本;

问答系统:针对某个自然语言表达的问题,由问答系统给出一个精确答案;

对话系统:系统通过多回合对话,与用户进行聊天、问答、完成某项任务;


image.png1.4 语料库

中文维基百科


搜狗新闻语料库


IMDB情感分析语料库


fastText词向量


维基可比语料


1.5 探究NLP的几个层面

第一层面:词法分析


分词


词性标注


目的是为每个词赋予一个类别;


第二层面:句法分析


对输入的文本以句子为单位,进行分析从而得到句子的句法结构的处理过程;


第三层面:语义分析


语义角色标注(semantic role labeling)是当前较为成熟的浅层语义分析技术;


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