第1章 NLP基础

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一、NLP的研究任务

• 机器翻译；
• 情感分析；
• 智能问答；
• 文摘生成；
• 文本分类：采集各种文章，进行主题分析，从而进行自动分类；
• 舆论分析；
• 知识图谱：知识点相互连接而成的语义网络。

二、基本术语

1. 分词；
2. 词性标注：对动词、名词、形容词等进行词性标注。eg：我/r 爱/v 北京/ns 天安门/ns；
3. 命名实体识别：从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），eg：人名、地名、机构名、专有名词（针对技术知识图谱的话，应该实体术语专有名词吧）；
4. 句法分析：是一种基于规则的专家系统。目的是分析句子中各个成分的依赖关系。往往结果是一棵句法分析树，eg：“小李是小杨的班长”，“小杨是小李的班长”，这两句话词袋模型完全相同，的那句法分析可以分析出两个句子中的主从关系；
5. 指代消解：中文中代词出现频率高，通过指代消解，将指向同一实体的代词进行合并到所属的名词中，将代词消解掉；
6. 情感识别：本质上是分类问题，经常用于舆情分析。情感一般分为三类，正面、负面和中性。通常可以基于词袋模型+分类器，或词向量模型+RNN，后者准确率略高；
7. 纠错：自动纠错在搜索技术以及输入法中利用较多。纠错方法：N-Gram、字典树、有限状态机等方法；（注：什么是有限状态机？有限状态机是一种用来进行对象行为建模的工具，其作用主要是描述对象在它的生命周期内所经历的状态序列，以及如何响应来自外界的各种事件。在各种行为或条件下从某一状态转换到另一状态，见下图，有空进行扩充学习）

8. 问答系统：类似机器人的人工智能系统。往往需要辅助工具：语音识别、合成，自然语言理解、知识图谱等多项技术配合。

三、知识结构

其中和专利分析比较相关的包括：句法语义分析、关键词抽取和文本挖掘。

四、NLP的几个层面

1. 词法分析：包括分词和词性标注；
2. 句法分析：分析句法结构。三种主流方法：短语结构句法体系，识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系（应该可以适用于挖掘文本中的名词间的总分关系）；依存结构句法分析，识别句子中词与词之间的相互依赖关系，术语浅层句法分析，过程简单，但提供的信息少；深层文法句法分析，太复杂，不适合大规模数据。
3. 语义分析：目的是理解句子表达的真实语义。语义角色标注是目前较成熟的浅层语义分析技术。语义角色标注一般在句法分析的基础上完成。出于机器学习模型复杂度、效率考虑，NLP系统通常采用级联的方式，即分词、词性标注、句法分析、语义分析分别训练模型。通过两个以上的联合模型结果，得到高质量的分析结果。

五、参考书籍

《Python自然语言处理实战》

第1章 NLP基础

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yefan19/p/13179871.html