【语言处理与Python】1.5自动理解自然语言

【词义消歧】
在词义消歧中，我们要算出特定上下文中词被赋予的是哪个意思。自动消除歧义需要使用上下文，利用相邻词汇有相近含义这样一个简单的事实。
【指代消解】
解决“谁对谁做了什么”，即监测主语和动词的宾语。确定带刺或名词短语指的是什么，处理这个问题的技术包括指代消解。还包括语义角色标注，确定名词短语与动词相关联。
【自动生成语言】
自动生成语言有自动问答和机器翻译。
【机器翻译】
机器翻译是苦难年的，因为一个给定的词可能有几种不同的解释（取决于它的意思），也因为必须改变次序才能与目标语言的语法结构保持一致。今天，这些困难遇到新情况，从新闻和政府网站发布的两种或者两种以上的语言文档中可以收集到大量的相似文本，给出一个德文和英文双语的文档或者一个双语词典，我们就可以自动配对组成橘子。这个过程叫做文本对齐。一旦我们有一百万或者更多的句子对，就可以检测出相应的词和短语，并建立一个能用来翻译新文本的模型。
【人机对话系统】
对话系统给我们一个机会来说说一般认为的NLP流程。
-nltk.chat.chatbots()(先要import nltk)
【文本的含义】
文本含义识别（Recognizing Textual Entailment）简称RTE