01-NLP定义及歧义性

最新推荐文章于 2025-02-21 04:37:55 发布
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分类专栏： NLP自然语言处理
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NLP工程师必备核心技能

现实生活中的问题➡数学优化问题➡通过合适的工具解决

What is NLP？

  • NLP=NLU+NLG
    • NLU：语音/文本->意思
    • NLG：意思->文本/语音

The Challenge：Ambiguity（一词多义）

  • 今天参观了苹果公司
  • 现在正好是苹果季节

How to Solve Ambiguity？

  • Learning from Data
  • 上下文处理（context）
  • 更新认知

机器翻译核心算法：

  • Viterb算法（DP动态规划）降低计算复杂度
【人工智能】自然语言（NL）= 自然语言处理（NLP）+自然语言理解（NLU）+自然语言生成（NLG）
本本本添哥
03-18 118
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能的一个子领域，致力于实现计算机对人类语言的理解、解读和生成。NLP涵盖了从文本处理到语音识别的广泛任务。
nlp学习笔记
Qiushuiyijiang的博客
11-08 438
nlp难点 一个意思具有多种表达方式；而是一词多义(Ambiguity）; 如何解决一词多义现象：在没有上下文（context）的情况下，可以主观判断一下； 搭建一个机器翻译系统：从语料库中匹配目标单词，其缺点在于：语法不对，速度慢可以通过AI的方法（模型）解决。如何保证语法的正确性：中文首先要分词，找到对应词，对词进行排列组合，将组合应用在模型（Language Model）上，得到一个概率，选最好的。其中的计算量特别大，采用算法解决。 Decoding algorithm and viterb algo
003_NLP的定义以及歧义性
BigData
04-29 352
1. 什么是NLP？ NLP=NLU（语音、文本-->意思）+ NLG（意思-->文本/语音） NLP:理解，NLG表达 2.为什么NLP没有Computer Version火? 图片，所见既所得。简单 文本，见文推其意。较难 3. The Challenge :Ambiguity (一词多义) 今天参观了苹果公司 现在是苹果的季节...
自然语言处理-003NLP定义以及歧义性-学习笔记
weixin_42285610的博客
07-12 830
自然语言处理的难点： 1. the challenge：multiple ways to express，对于同一个意思有多种表达方式 2. the challenge：Ambiguity，一词多义，一个词在不同语境中表达的含义 how to solve ambiguity? 例： interest，没有任何语境下，按照三个意思的主观统计概率进行意思归类 a financial interest in IBM (有语境的条件下)，有data输入->更新主管概率（认知），要考虑上下文处理，NL
一文简要了解词义消歧与实体消歧
zenRRan的博客
08-01 963
每天给你送来NLP技术干货！来自：AI算法小喵写在前面最近刚开始调研实体消歧方面的相关工作，这里先开一个头吧。希望大家可以通过这篇简要的文章对实体消歧任务本身有一个基本的认识。1. 背景：词义消歧与实体消歧1.1 词义消歧自然语言文本中存在着大量的多义词，而多义词的存在也会影响人对文本的语义理解，让人对文本的意思产生混淆。词义消岐(Word Sense Disambigu...
自然语言处理(NLP)之词义消歧(WSD)的简介与实现
IT之一小佬的博客
05-08 7894
自然语言处理(NLP)之词义消歧(WSD)的简介与实现 词义消岐简介 词义消岐，英文名称为Word Sense Disambiguation，英语缩写为WSD，是自然语言处理（NLP）中一个非常有趣的基本任务。 那么，什么是词义消岐呢？通常，在我们的自然语言中，不管是英语，还是中文，都有多义词存在。这些多义词的存在，会让人对句子的意思产生混淆，但人通过学习又是可以正确地区分出来的。 以**“小米”**这个词为例，如果仅仅只是说“小米”这个词语，你并不知道它实际指的到底是小米科技公司还是谷物。但当我们
自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP).ppt
11-12
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能的一个重要分支，主要研究如何处理和理解人类的自然语言，包括但不限于英语、汉语等。NLP旨在让计算机能够理解、生成、处理和生成这些语言，以便更好地服务于信息处理...
NLP - 依存句法分析、句子歧义
stevence112的博客
03-04 2453
在自然语言中，将句子处理为，constituency grammar的标准形式是。还有其他的方法，比如说等。但是在计算机语言中，另一种看待方式最常见。
智能技术与自然语言处理技术课程 哈工大NLP系列课程 第01章 自然语言处理概论 共64页.pptx
04-25
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已成为计算机科学和人工智能领域的一项关键技术。NLP技术致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而实现人机交互的自然化和智能化。哈尔滨工业大学作为国内...
chinese-nlp.pdf
05-23
自然语言处理的定义与重要性 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的一个重要分支，它涉及将自然语言数据转化为计算机能够理解和处理的形式。NLP的目标是让计算机能够理解人类...
【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
weixin_51306394的博客
06-18 2597
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。
莫烦nlp——ELMO一词多义
ronghwa_lu
02-22 1383
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
语言的歧义性-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
02-21 647
语言的歧义性是一个复杂且多层次的现象，在日常交流中，人们通过上下文、语境以及背景知识来处理歧义。它既能反映语言的灵活性和表达的丰富性，又能造成理解的困难。歧义性不仅仅是一个语法或词汇问题，还是一个语用、语境和文化的问题。有效的沟通需要通过精确的语言选择、明确的语境指示以及双方的共同理解来减少歧义。
《自然语言处理入门》笔记
tiantianzs的博客
11-26 3939
目录 第一章 新手上路 1.1自然语言与编程语言 1.1.1词汇量 1.1.2结构化 1.1.3歧义性 1.1.4容错性 1.1.5易变性 1.1.6简略性 1.2自然语言处理的层次 1.2.1语音、图像和文本（第一层） 1.2.2中文分词、词性标注和命名实体识别（第二层） 1.2.3信息抽取（第三层） 1.2.4文本分类和文本聚类（第三层） 1.2.5句法分析（第三层） 1.2.6语义分析和篇章分析（第四层） 1.2.7其他高级任务 1.3自然语言处理的流派 1.3.1
01 自然语言NLP处理概述
weixin_39658449的博客
05-29 655
本细节会详细讲解一个java程序员转算法的学习笔记，如果你也一样对算法好奇，可以跟着我一起实战
【NLP】中文分词歧义举例
zkq_1986的博客
02-27 7809
·组合型歧义，例如：   从  马上  跳  下来       （从   马   上  跳  下来）   他  将来  我  校  讲学   （从   将 来 我 校  讲学） ·交集型歧义，例如：   使用户  满意    （使用  户 满意）   研究生命  的  起源     （研究生  命  的 起源） ·组合型歧义出现概率低，消解更为困难。   注： 一个串可以切开也可...
NLP ---句法分析
进击的菜鸟
01-03 6655
句法分析是在计算机系统的基础上进行发展的，常见的句法分析应用有: 计算机的翻译、文字的注释、一对一的问答系统、信息的自然摘录以及自动搜索等。如果对句法分析这一词不了解，那么一定知道文法分析，这是该定义不同的两个说法。句法分析说白了就是在一定规则的语法中，进行句子以及句法单位的自动识别，并按照规定输出识别。常见的汉语理解是分几个步骤的，一般都会包含待翻译文章的输入、文章词句的切分、词语属性分析标注、...
《统计自然语言处理基础》笔记（2）语义消歧方法总结
huaweimember的专栏
03-24 4369
语义消歧  可以看作分类问题。一个词W有K个含义，对W消歧 就是确定W在特定句子中究竟使用了哪一个含义，即把W分到K类中的一个。分类的依据则是和W邻近的词，即W的上下文C。 歧义可以分为两类：一类是词的语义有多种，如“bank”，可以是银行，也可以是河岸；另一类是词本身的词性也是多样的，如predicate，既能作为名字，也能作为动词。对于前者， 可能需要与W相隔较远的其他词参与消歧，而对于后
自然语言处理的定义与重要性
最新发布
03-27
<think>嗯，用户让我介绍一下自然语言处理的定义和重要性。首先，我需要确保自己正确理解自然语言处理（NLP）的基本概念。NLP是计算机科学和人工智能的一个分支，对吧？它涉及到计算机与人类语言之间的交互，让计算机能够理解、解释和生成人类语言。不过我得确认一下这个定义是否准确，有没有遗漏什么关键点。 然后，用户可能想知道为什么NLP重要。重要性方面，应该包括它在实际应用中的价值，比如机器翻译、语音助手、情感分析等等。可能还需要提到它如何帮助处理大量文本数据，提升效率，促进人机交互的自然性。但要注意不要太过技术化，用用户容易理解的例子来说明。 用户还提到系统级指令，比如数学表达式要用$...$，不过这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有的话需要正确应用。比如，如果提到某些算法中的数学部分，可能需要用LaTeX，但这里可能不需要。不过还是得注意结构清晰，分点回答，帮助用户逐步理解。 用户可能的需求是什么？他们可能是学生、研究者，或者对AI感兴趣的普通人。如果是学生或研究者，可能需要更详细的定义和应用场景；如果是普通人，可能需要更通俗易懂的解释和实际例子。需要平衡专业性和易懂性，确保回答既准确又容易被接受。 另外，用户要求用中文回答，结构清晰，分步骤解决问题。所以可能需要将内容分成几个部分，比如定义、核心任务、重要性分点阐述。每个部分用标题明确，段落不要太长，使用列表或分点来增强可读性。 需要检查是否有常见的误解，比如NLP是否只是关于语言翻译，或者是否完全准确无误。可以提到NLP的挑战，比如语言的歧义性、文化差异等，但重点还是放在定义和重要性上，避免偏离主题。 最后，确保语言流畅，符合中文表达习惯，避免直译英文术语而不解释。可能需要举例说明，比如提到Siri、谷歌翻译等具体应用，让用户更容易联想到实际应用场景。</think>### 自然语言处理（NLP）的定义 **自然语言处理**（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉领域的一门技术，旨在使计算机能够**理解、分析、生成和推理人类语言**。其核心目标是通过算法与模型，弥合人类自然语言与机器可处理形式之间的差距。 例如，当用户对智能助手说“明天北京的天气如何？”，NLP技术会解析语句的意图（查询天气）、提取关键信息（时间：明天，地点：北京），并触发相应功能。 --- ### NLP的核心任务 NLP的研究范围广泛，主要任务可分为以下两类： 1. **自然语言理解（NLU）** - 将非结构化的语言转化为结构化数据，例如： - 语义分析（如“苹果”指水果还是公司？） - 情感识别（判断评论“电池续航太短”为负面评价） - 关键技术：命名实体识别、句法分析、语义消歧。 2. **自然语言生成（NLG）** - 根据结构化数据生成人类可读的文本，例如： - 自动生成天气预报（“北京明日晴，气温15-22℃”） - 聊天机器人回复（“已为您预订下午3点的会议室”） --- ### NLP的重要性 1. **推动人机交互革命** - 智能助手（如Siri、小爱同学）依赖NLP实现语音指令识别与响应。 - 公式示例：语音识别中，声学模型通过概率计算 $$ P(w|s) = \frac{P(s|w)P(w)}{P(s)} $$ 解码声音信号$s$对应的文本$w$。 2. **赋能大规模信息处理** - 搜索引擎通过NLP理解用户查询意图（如“便宜的5G手机”隐含“低价”和“型号筛选”）。 - 舆情分析系统可实时从社交媒体文本中提取关键事件与情绪趋势。 3. **突破语言壁垒** - 机器翻译（如Google翻译）基于神经模型$$ \text{Encoder-Decoder} \rightarrow \arg\max_{y} P(y|x) $$，实现跨语言即时沟通。 - 多语言文档自动摘要技术提升跨国企业协作效率。 4. **驱动行业智能化** - 医疗领域：从电子病历中提取诊断信息（如“患者主诉持续咳嗽3天”）。 - 金融领域：智能客服通过意图识别减少70%人工咨询量。 --- ### 挑战与未来方向 尽管NLP已取得显著进展（如GPT-4生成文本的流畅性），仍面临**语义歧义**（“他背着老板走了”指“离职”还是“物理背负”？）、**文化语境差异**（中文成语直译可能失效）等难题。未来，结合知识图谱与多模态学习的NLP系统将更贴近人类真实语言能力。
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