5、基于语料库的自然语言处理工作全解析

基于语料库的自然语言处理工作全解析

在自然语言处理（NLP）的领域中，基于语料库的工作是基础且关键的一环。下面将详细介绍开展基于语料库工作所需的准备，以及在处理文本过程中会遇到的各种问题和解决方法。

开展工作的前期准备

在进行基于语料库的统计自然语言处理（Statistical NLP）工作时，主要需要计算机、语料库和软件这三个要素。

计算机

文本语料库通常规模庞大，处理大量文本需要相当多的计算资源。在早期计算时代，这是使用语料库的主要限制。例如，在20世纪60年代构建布朗语料库时，对语料库中的所有单词进行排序以生成单词列表需要17个小时的专用处理时间，因为当时的计算机（如IBM 7070）内存仅相当于约40千字节，排序算法不得不将待排序的数据存储在磁带驱动器上。如今，即使是一台普通的计算机也能在几分钟内完成相同数据的排序。

统计NLP方法不仅需要大量的存储空间来存储语料库，还经常需要从语料库中收集大量的计数信息，并希望能够快速访问这些信息。因此，一台拥有大容量硬盘和大量内存的计算机是理想之选。随着技术的快速发展，对硬件的具体要求难以精确界定，但总体趋势是向好的，通常一台配置合理且内存廉价扩展的个人计算机就可以满足需求。

语料库

以下是一些主要的语料库分发组织及其联系方式：
|组织名称|网址|
| ---- | ---- |
|Linguistic Data Consortium (LDC)|http://www.ldc.upenn.edu|
|European Language Resources Association (ELRA)|http://w