NLP是自然语言处理(Natural Language Processing)的缩写,是人工智能领域的一个重要分支。它研究如何使机器理解和产生人类语言。主要内容包括:
1. 词法分析:将句子分割成词元(如词、短语),识别其词性(如名词、动词),这是理解语言的第一步。
2. 句法分析:分析词元之间的依赖关系,识别主语、宾语等,理解句子的结构与含义。
3. 语义分析:深入理解语言表达的意思,分析词元之间的语义关系,构建其中的概念与知识。
4. 词嵌入:将词汇映射到低维向量空间,使其表述的意思之间的语义关系更加准确,为深度学习提供输入。
5. 机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言,要理解两种语言之间的对应关系与表达习惯。
6. 语言生成:产生符合语法与语义的文本,如机器翻译、对话系统中的回复生成等。
7. 语言建模:学习语言的统计规律与习惯,用来评估生成的语言回复是否自然。如循环神经网络语言模型(RNNLM)等。
8. 对话系统:理解用户输入并产生适当的回复,需要分析语言、跟踪上下文、学习交互策略等技能。
9. 其他:还包括情感分析、问答系统、总结系统等方向。
主流的NLP方法有:
1. 基于规则的方法:设计专家规则进行语言理解与处理。需花费大量人工成本,规则难以覆盖全部语境,效果有限。
2. 统计机器学习方法:使用机器学习算法训练统计模型来理解语言,如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。依赖人工特征工程,效果受数据与特征限制较大。
3. 深度学习方法:使用神经网络自动学习语言表示与理解方式,如词嵌入、RNN、Transformer等。可以实现端到端学习,效果随数据提高而显著改进,是NLP当前的主流方法。
综上,NLP是人工智能的重要组成部分,其目标是使机器进行自然语言的深入理解、产生与交互。传统方法依赖人工规则与特征工程,效果有限。而深度学习方法可以实现端到端自动学习,显著提高NLP应用的性能,开启人机深度互动与协作的新时代。
