1、自然语言处理中的词图模型与网络科学探索

自然语言处理中的词图模型与网络科学探索

在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）在计算机与人类语言交互中扮演着至关重要的角色。随着技术的不断发展，基于图的NLP方法逐渐展现出其独特的优势和潜力。

自然语言处理基础步骤

计算机只能理解二进制语言，而人类使用的自然语言是自由流动的，这就需要自然语言处理（NLP）技术来弥合这一差距。输入文本通常要经过以下五个主要的NLP步骤：
1. 词法和形态分析 ：将输入的自然语言文本扫描并转换为有意义的词位。在此阶段，输入文本会被分割成段落、句子，进而拆分成单词。同时，形态分析会确定一个给定单词的原始构成词，例如“globalization”，其基础词是“globe”，“-al”是后缀，“global”是“-ize”的基础，“globalize”是“-ation”的基础，“globalization”则是最终的派生词。
2. 句法分析 ：关注输入语句在语法上是否正确，会根据相应语言的语法规则来验证输入的句法。例如，“School go a boy”这样的句子既没有逻辑意义，也不符合英语语法规则，在这一分析阶段就会被识别出来。
3. 语义分析 ：检查输入句子的意义表示，主要确定输入中单词、各种句子和短语的基本含义。
4. 语篇整合 ：将文本中的各个部分整合起来，理解整个语篇的连贯性和逻辑性。
5. 语用分析 ：考虑语言使用的语境和说话者的意图，理解语言在实际情境中的意义。

机器学习与文本建模