01-1-2 自然語言處理的概念及發(fā)展歷程

自然語言處理基礎Python自然語言處理第一章02自然語言處理的發(fā)展歷程CONTENT目錄

01什么是自然語言處理04探討自然語言處理的幾個層面03自然語言處理相關知識的構成05自然語言處理與人工智能什么是自然語言處理01自然語言處理的概念自然語言處理研究任務自然語言處理的概念機器索菲亞與人類對話自然語言處理的概念索菲亞工作邏輯圖大致如下：自然語言處理的概念自然語言處理是人工智能和語言學交叉領域下的分支學科，同時也是計算機科學領域以及人工智能領域的一個重要研究方向。自然語言處理研究用計算機來處理、理解以及運用人類語言（如中文、英文、日文等），從而達到人與計算機之間的有效通訊。自然語言處理的概念自然語言處理包含很多學科：自然語言理解所謂自然語言理解，就是使計算機理解自然語言（人類語言文字）等，重在理解。具體來說，就是理解語言、文本等，提取出有用的信息，用于下游的任務?？梢允鞘棺匀徽Z言結構化，比如分詞、詞性標注、句法分析等；也可以是表征學習，字、詞、句子的向量表示，構建文本表示的文本分類；還可以是信息提取，如信息檢索，又如信息抽?。麑嶓w提取、關系抽取、事件抽取等）。自然語言生成提供結構化的數(shù)據(jù)、文本、圖表、音頻、視頻等，生成人類可以理解的自然語言形式的文本。自然語言生成又可以分為三大類：文本到文本（如翻譯、摘要等）、文本到其他（如文本生成圖片）、其他到文本（如視頻生成文本）。什么是自然語言處理01自然語言處理的概念自然語言處理研究任務機器翻譯方面的研究情感分析方向的研究百度AI情感分析系統(tǒng)智能問答方向的研究圖靈機器人：可以進行注冊并領養(yǎng)機器人。自然語言處理的研究任務文摘生成：計算機能夠準確歸納、總結文本產(chǎn)生文本摘要。文本分類：計算機采集各種文本，進行主題分析，將文本分類為預定義的類別的過程。垃圾郵件分類、新聞文章分類都是文本分類應用案例。02自然語言處理的發(fā)展歷程自然語言處理的發(fā)展歷程三個階段：

萌芽期（1）1956年以前，是自然語言處理的基礎研究階段。（2）這一時期，機器翻譯的社會需求，促使了很多自然語言處理的基礎研究。（3）除了基礎研究之外，這一時期還取得一些矚目的成果?？焖侔l(fā)展期（1）20世紀80年代初，很多學者開始反思有限狀態(tài)模型和經(jīng)驗主義方法的合理性，話語分析取得重大進步。（2）20世紀90年代，兩件事件的發(fā)展促進了自然語言處理研究的復蘇和發(fā)展。（3）20世紀90年代末到21世紀初，人們逐漸意識到自然語言處理僅是基于規(guī)則或統(tǒng)計的方法是不夠的。突飛猛進期21世紀以后，自然語言處理突飛猛進的發(fā)展。2006年，設計出第一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法——深度學習，這在一定程度上解決了人類處理“抽象概念”的難題。目前，深度學習在機器翻譯、問答系統(tǒng)等多個自然語言處理任務中都取得了很好的成績。作為人工智能的重要研究領域，深度學習未來必將在自然語言處理領域發(fā)揮日益重要的作用。小結