6、自然语言处理与语义网技术解析

自然语言处理与语义网技术解析

1. 自然语言处理基础

自然语言处理（NLP）致力于处理、分析和理解自然语言。它在信息提取中扮演着关键角色，与信息检索有所不同。信息检索主要是为人类检索相关文档以供查看，而NLP则深入文档内容，直接尝试回答人类的查询。

NLP应用，如信息提取，通常涉及三个主要任务：
- 语言处理
- 命名实体识别（NER）
- 关系提取

语言处理是一系列低级语言任务的管道，为后续步骤准备文本。具体任务如下：
|任务名称|任务描述|
| ---- | ---- |
|分词（Tokenization）|将输入文本拆分为称为标记（tokens）的原子单元，标记通常对应于由空格分隔的单词、数字和符号，是语言处理管道的第一步。|
|句子分割（Sentence Splitting）|将文本分隔成句子，主要挑战是判断标点符号是句子结尾还是有其他用途，可借助缩写列表来辅助判断。|
|词性标注（Part - of - Speech Tagging）|为单词标记其语言类别，如名词、动词等，存在多种标记分类，如宾州树库（PTB）、布朗语料库和兰开斯特 - 奥斯陆/卑尔根语料库。|
|形态分析和词干提取（Morphological Analysis and Stemming）|形态分析是识别和分类单词的语言单位，词干提取是去除单词的所有后缀。|
|解析/分块（Parsing/Chunking）|根据语法构建句子的句法结构并构建解析树，展示句子各部分之间的关系，但计算成本可能较高。|

这些预处理步骤为命名实体识别和关系提取等高级任务提供支持。

命名实体识