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概述语言信息处理自然语言理解PPT课件

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概述语言信息处理自然语言理解PPT43页

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用口语语音输入，使计算机“听懂”语音信号，用文字或语音合成输出 应答。
用口语对计算机讲话 计算机识别语音输入，把语音流变换为文字流 然后按书面语理解 最后利用语音合成将回答转换成声音输出
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的学科定位
交叉学科：语言学、计算机科学、认知科学、
数学、哲学和逻辑学
因此，语言信息处理处于文科、理科和工科的交叉点 上，是建立在语言学、数学和计算机科学这三门学科基础 上的边缘性学科。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的目标----理解的定义
最终目标：让电脑像人一样理解语言 “目前学界对于‘理解’的理解、有关‘概念’的概念、赋
予‘语义’的语义、界定‘知识’的知识都可能是各不相同 甚或互不搭界的。” （张普）
计算机对自然语言的处理一般应经过三个方面： 形式化 编写算法 程序实现
对外经贸大学中文学院.对外汉语
人工智能的分支 AI, Artificial Intelligence
NLU是人工智能的重要内容。自然语言的信息处理是 跟计算机的诞生几乎同时开始的一个多学科交叉研究领域。 来自计算机科学、语言学、数学等不同学科的研究人员构 成了目前这一领域的主要研究力量。随着计算机应用的日 益普及，其功能也从主要是数值计算发展到以非数值信息 处理为主。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
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本章内容
语言信息处理的方向 语言信息处理的对象 语言信息处理的学科定位 语言信息处理的目标 语言信息的理解处理所需的知识 自然语言处理的根本问题 语言理解处理系统的评价 自然语言处理的研究方法 自然语言处理的发展历史 自然语言处理系统的总体构成
2009-2010学年 For 对外汉语方向本科生

《自然语言处理》课件

《自然语言处理》课件
过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。

NLP课件(自然语言处理课件)ppt

NLP课件(自然语言处理课件)ppt

自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。

《大自然的语言》ppt课件

《大自然的语言》ppt课件

大自然语言在生态保护与可持续发展中的应用
生物多样性保护
通过解读大自然语言，了解生物多样 性的分布和动态变化，为生物多样性 保护提供科学依据。
生态系统恢复与重建
利用大自然语言指导生态系统恢复和 重建工作，提高生态系统的稳定性和 可持续性。
应对气候变化
大自然语言可以帮助我们预测和应对 气候变化，制定适应性管理策略。
仿生建筑
仿生建筑是模仿生物形态和结构的建筑设计理念，可以创 造出具有独特美感和实用性的建筑作品，如模仿蜂巢结构 的建筑可以具有良好的隔热和承重性能。
仿生材料
通过模仿生物体的形态和结构，可以研发出具有优异性能 的新型材料，如模仿贝壳结构的复合材料可以具有高强度 和轻量化的特点。
05 大自然的气味语言
大自然的语言种类
01
生物语言
动植物通过声音、行为、化学信号等方式进行信息传递 和交流，如鸟鸣、虫鸣、动物求偶行为等。
03
02
非生物语言
自然界中的风、雨、雷、电等现象，以及地震、火山喷 发等自然灾害，都是大自然通过非生物语言传递信息的 方式。
人为语言
人类通过文字、图像、音频、视频等方式记录和传播自 然界的信息，成为大自然语言的一种扩展形式。
种子传播
吸引传粉昆虫
植物释放芳香气味吸引蜜蜂、蝴蝶等传粉昆 虫，促进繁殖。
某些植物的果实散发出诱人气味，吸引动物 食用并帮助传播种子。
02
01
植物间相互作用
植物通过地下根系释放化学物质传递信息， 实现植物间的相互合作或竞争。
04
03
气味语言在生态系统中的作用
A
维持生态平衡
气味语言在食物链中起到关键作用，帮助捕食 者和猎物之间保持平衡。

自然语言处理.pptx

自然语言处理.pptx
含在语料库中的知识，学习到的知识体现为一系列模型参 数。 基于学习到的参数和相应的模型进行语言信息处理。
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科

第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版

第三章自然语言的处理共152张PPT2024新版

常用方法
基于规则的方法、基于词 典的方法、基于机器学习 的方法等。
词汇关系与语义网络
词汇关系
指词汇之间的语义关系， 如上下位关系、同义关系 、反义关系等。
语义网络
一种表达词汇之间复杂语 义关系的网络结构，有助 于理解词汇的深层含义和 语境。
常用方法
基于知识图谱的方法、基 于深度学习的方法、基于 语料库的方法等。
3
基于神经网络的机器翻译
使用深度学习技术，构建神经网络模型实现端到 端的翻译。
文本生成技术及应用
文本生成技术
包括基于模板、基于规则、基于统计 和基于深度学习的方法。
应用领域
自动摘要、对话系统、智能写作、自 动问答等。
多模态自然语言处理
多模态数据
包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
多模态自然语言处理技术
上下文感知
利用上下文信息来提高词义消歧和实体链接的准确性。例如，通过考虑句子或段落中的其 他词语和语境信息，可以更准确地确定一个词的含义或链接到正确的实体。
情感分析与观点挖掘
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。情感分析技术可以应用于产品评论、社交媒体帖子、 新闻报道等各种文本数据。
第三章自然语言的处理共152张 PPT
• 自然语言处理概述 • 词汇处理 • 句法分析 • 语义理解 • 信息抽取与知识图谱 • 机器翻译与文本生成 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
01
自然语言处理（NLP）是人工智 能领域的一个分支，旨在让计算 机理解和生成人类语言。
深度学习阶段
采用深度神经网络模型进行自然语 言处理，如循环神经网络、卷积神 经网络、Transformer等。

2024版NLP之概述PPT课件

2024版NLP之概述PPT课件

情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达， 对于舆情分析和产品评价具有重要意义。

自然语言理解精品PPT课件

自然语言理解精品PPT课件
7
自然语言理解的一般问题(6)
• 语言学的研究－理解的层次 – 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语 言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） 我们--研究--所有--东西 把--手--放在--桌上 （组合歧义） 把手--放在--桌上
10
自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
– 建立一个足够精确的语言数学模型使计算机通过编程来 完成自然语言的相关任务。如：听、读、写、说，释义 ，翻译，回答问题等。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。
11
自然语言理解的一般问题(10)
自然语言的层次划分及对应技术
理论 模板匹配、基于规则
9
自然语言理解的一般问题(8)
• 语言学的研究－理解的层次
– 语义分析：通过分析找出词义，结构意义及其结合意义，从而确定 语言所表达的真正（实际）含义或概念。在语言自动理解中，语义 越来越成为一个重要的研究内容。（尤其是对话系统）
你打我 我打你
– 语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使用所产生的影响。描 述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关 系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。（故宫、一块 ）
14
自然语言理解的一般问题(13)
• 自然语言理解的研究大体上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
6
自然语言理解的一般问题(5)
• 语言学的研究

2024版NLP培训PPT课件

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NLP的目标是使计算机能够理解和生成自然语言文本，实现人 机交互的智能化。
自然语言处理发展历程
1 2
3
早期阶段
以词法和句法分析为主，实现简单的文本处理和机器翻译。
统计机器学习阶段
基于大规模语料库进行统计学习，提高处理效率和准确性。
深度学习阶段
利用神经网络模型对文本进行深层次的理解和学习，实现更高 级的自然语言处理任务。
案例二
基于统计的方法进行词法分析和词性 标注。
04
句法分析与依存句法
句法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习， 得到句法结构的概率模型，如基于 PCFG、RNN、Transformer等的 句法分析方法。
的信息。
基于统计的方法
利用机器学习算法对大 量文本数据进行学习， 自动识别和抽取关键信
息。
问答系统原理及方法
原理
01
根据用户提出的问题，在文本数据库中检索相 关信息，并生成简洁明了的回答。
基于模板的方法
02
预先定义好问题和答案的模板，通过匹配问题 模板生成相应的答案。
基于检索的方法
03
在文本数据库中检索与问题相关的文档，并从 中提取出答案。
注意力机制
用于处理序列数据的神经网络，具有 记忆功能。
03
词法分析与词性标注
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的词法规则对文本进行分词、词性标注等处理。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，得到词法分析模型。
深度学习方法
使用神经网络模型对文本进行词法分析，如RNN、LSTM等。

自然语言处理课件PPT课件2024新版

自然语言处理课件PPT课件2024新版
基于机器学习的观点挖掘
利用标注数据训练观点挖掘模型，实现对文本中观点的自动识别和 提取。
基于深度学习的观点挖掘
通过神经网络模型学习观点的表征，提高观点挖掘的效果。
典型案例分析
电影评论情感分析
对电影评论进行情感分析，识别评论者的情感倾向。
商品评价观点挖掘
从商品评价中挖掘出消费者对商品的观点和态度。
社交媒体情感分析
依存关系图
表示词语之间的依存关系 ，如主谓关系、定中关系 等，通常用有向图表示。
深层语义表示
将句子转换为逻辑形式或 语义网络，揭示句子深层 的语义关系。
句法分析算法及实现
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库学习句法结构 概率模型，如基于PCFG、RNN 、Transformer等的句法分析模
自然语言处理课件PPT课件
• 自然语言处理概述 • 基础知识与技术 • 词法分析与词性标注 • 句法分析与句子理解 • 语义理解与表示学习
• 信息抽取与问答系统 • 情感分析与观点挖掘 • 机器翻译与自动摘要 • 自然语言处理前沿技术
01
自然语言处理概述
自然语言处理定义
自然语言处理（NLP）是计算机科学 和人工智能领域的一个分支，研究如 何实现人与计算机之间用自然语言进 行有效通信的各种理论和方法。
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过定义一系列词法规则，对输入的文本进行分词、词性标注等处理。这种方法需要人工 编写规则，对语言知识的依赖程度较高。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，自动获取词语的词性、用法等信息。常见的统计模型包 括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。

自然语言理解PPT课件

自然语言理解PPT课件

依存关系
词语之间的依赖关系，包括主谓关系、 动宾关系等。
语义分析
语义分析
理解句子所表达的实际意义，涉 及词义消歧、句义理解等方面。
词义消歧
确定多义词在具体语境中的意义。
句义理解
理解整个句子的意义，涉及句子的 主旨、意图等。
语境理解
语境理解
结合上下文信息，理解当前词语 或句子的意义。
上下文信息
当前词语或句子之前的文本信息， 用于推断当前词语或句子的意义。
自然语言理解的重要性
提高人机交互的效率和体验
自然语言理解技术使得人机交互更加自然、便捷，提高了用户体 验。
推动人工智能技术的进步
自然语言理解技术的发展对于人工智能技术的进步具有重要意义， 是人工智能技术发展的重要方向之一。
促进跨语言交流
自然语言理解技术可以帮助不同语言和文化背景的人们进行交流， 促进跨文化交流和理解。
语境效应
上下文信息对当前词语或句子意 义的改变效果。
04 自然语言理解的技术挑战 与解决方案
数据稀疏性问题
总结词
数据稀疏性是指训练数据不足或数据分布不均匀，导致模型难以学习到有用的特征和模式 。
详细描述
在自然语言处理任务中，数据稀疏性是一个常见问题。由于语言本身的复杂性和多样性， 很难收集到足够丰富和多样的训练数据。此外，不同领域和场景的数据分布也可能存在很 大差异，导致模型在某些情况下表现不佳。
语境理解问题
总结词
语境理解问题是指模型需要理解句子或段落之间的逻辑关系和语义联系，以推断出正确的意义。
详细描述
在自然语言处理中，语境理解是非常重要的。一个词或句子的含义往往需要结合上下文才能确定。例如，“他是一名 医生”这句话在不同的语境下可能有不同的含义，可能是指他是医生这个职业，也可能是指他正在扮演医生的角色。

第一章 自然语言处理概论ppt课件

第一章 自然语言处理概论ppt课件
– “目前一些试用过的用户表示，改进后的 翻译服务在质量方面令人惊讶。对于那些 从未使用机器翻译的用户来说，他们完全 可以通过翻译后的文本理解原文的意思， 一些细微的错误并不会引起太大的麻烦。 ”
--Franz Josef Och
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
几个时间段（续）
• 还需要多少年才能实现计算机与人类无障 碍地沟通？
• 语法分析歧义
– 咬死了猎人的狗
• 那只狼咬死了猎人的狗 • 咬死了猎人的狗失踪了
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语义分析歧义
– At last, a computer that understands you like your mother.
– 1985 McDonnell-Douglas ad
– 含义1：计算机会象你的母亲那样很好地理解 你（的语言）
– 含义2：计算机理解你喜欢你的母亲 – 含义3：计算机会象很好地理解你的母亲那样
理解你
自然语言处理中的歧义问题（续 ）
• 语用分析歧义
– “你真坏”至少有如下三种理解：
• 当人们对干了坏事的成年人说时，是一种严厉的斥 责
• 当妈妈对淘气的儿子说时，实际表达的是对儿子的 一种疼爱
几点感性认识
• 有点繁琐枯燥
– “从繁体词库到简体词库” – 要求同学们一丝不苟的认真精神
• 充满乐趣
– “机器翻译及其应用激起了人们极其浓厚 的兴趣”
– 要求同学们有愚公移山，坚持到底的精神
几点感性认识（续）
• 团队合作
– “128个字节的偏移量” – 要求同学们善于协作，有团队精神
• 独创精神
哈尔滨工业大学计算机学院语言技 术研究中心
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对外经贸大学中文学院.对外汉语
对外经贸大学中文学院.对外汉语
本章内容
语言信息处理的方向 语言信息处理的对象 语言信息处理的学科定位 语言信息处理的目标 语言信息的理解处理所需的知识 自然语言处理的根本问题 语言理解处理系统的评价 自然语言处理的研究方法 自然语言处理的发展历史 自然语言处理系统的总体构成
人用来交际的“语言”和机器可以理解的语言有什么样的关系？
人是如何运用“语言”进行交际的？
人运用“语言”进行交际的“过程”是否可以描述为一个“机械的过 程”？
什么叫做“理解”一种语言？
如何从“内在的交际意图”到“外显的语言表达”？
……
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
自然语言（Natural Language ）
对外经贸大学中文学院.对外汉语
参考文献
《自然语言的计算机处理》 冯志伟 上海外语教育出版社
《应用语言学》
刘涌泉 湖南教育出版社
《汉语计算语言学》 吴蔚天 罗建林 电子工业出版社
《人工智能原理》
石纯一 清华大学出版社
《现代汉语语法信息详解词典》 俞士汶 清华大学出版社
《自然语言理解》 姚天顺 清华大学出版社
《信息处理用现代汉语分词规范及自动分词方法》 刘源 等，清华大学出版社
《计算语言学概论》 翁富良等 中国社会科学出版社
《当代西方语法理论》 俞如珍 上海外语教育出版社
《语言文字应用》，1992年至今各期
对外经贸大学中文学院.对外汉语
《中文信息处理》，傅永和，广东教育出版社 《应用语言学综论》，冯志伟，广东教育出版社 《语料库语言学》，黄昌宁，商务印书馆 《计算语言学探索》，冯志伟，黑龙江教育出版社 《计算语言学基础》，刘颖，清华大学出版社 《计算语言概论》，俞士汶主编，商务印书馆 《语言文字的信息处理》，盛炎 《中文信息处理若干重要问题》，徐波等，科学出版社 Natural Language Understanding， James Allen， Foundations of Statistical Natural Language Processing，
概述
（语言信息处理&&自然语言理解）
2009-2010学年 For 对外汉语方向本科生
昆仑军分区歌舞团长途跋涉来我部慰问演出
这像是方红画的
甲: 听说吴妈打赢了阿Q。 乙: 不错，阿Q确实被吴妈打败了。 甲: 这个结果有些出人意料。 乙: 阿Q是大意失荆州，怪不得别人。
人用来交际的“语言”具有什么样的性质？
计算语言学指的是这样一门学科，它通过建立形 式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算 机上用程序来实现分析和处理的过程，从而达到以 机器来模拟人的全部或者部分语言能力的目的。
人类语言技术（Human Language Technology，HLT）
所有围绕人类语言（而非动物语言或形式语言）所开展
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
语言信息处理（g，LIP）
是指用计算机对自然语言的音、形、义等信息进行处 理。即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、 理解、生成等的操作与加工。语言信息处理是一门边缘学 科，也是一门交叉学科。它综合了语言学、逻辑学、心理 语言学、计算机科学、哲学、人工智能、数学和统计学的 研究成果，将它们运用于计算机的语言分析和处理。
一种语言，其规则是根据当前流行的用法而不是用明确的 形式规定的。 自然语言是没有经过加工的或人为干预的语言。
人造语言（Ruled language）
一种语言，其规则在使用前已经明确地规定了。
是一种由人为某些特定目的而创造的语言。
语言信息处理\自然语言理解\自然语言处理\人类 语言技术\计算语言学
的处理技术的研究。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）
人工智能的分支学科。研究用电子计算机模拟人的语 言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言 如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替 人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、 汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理的方向
分析（理解） analyze, understand 生成（表达） generate or produce, express
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）
是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。 它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的 各种理论和方法。实现人机间自然语言通信意味着要使计 算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本 来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后 者称为自然语言生成。
TREC（Text REtrieval Conference） CNCCL（全国计算语言学联合学术会议）
附件：HLTwebs.html
对外经贸大学中文学院.对外汉语
考试方式
平时成绩（30%） = 课堂作业 + 课下作业 + 出勤 期中考试（20%）：课程报告 （研究报告或读书报告） 期末考试（50%）：以填空、名词解释、简答和论述为主
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
计算语言学（Computational Linguistics）
计算语言学是利用电子数字计算机进行的语言分析。虽 然许多其他类型的语言分析也可以运用计算机，计算分析最 常用于处理基本的语言数据――例如建立语音、词、词元素 的搭配以及统计它们的频率。（《大不列颠百科全书》）
Christopher D.Manning，Hinrich Schutze
对外经贸大学中文学院.对外汉语
语言信息处理领域主要学术会议及活动
ACL（Association for Computational Linguistics） — 美国计算语言学会
COLING（International Conference on Computational Linguistics） — 国际计算语言学会议

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