自然语言处理入门01

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域和人工智能领域中的一个分支，它与计算机和人类之间使用自然语言进行互动密切相关。NLP的最终目标是使计算机能够像人类一样理解语言。它是虚拟助手、语音识别、情感分析、自动文本摘要、机器翻译等的驱动力。在这篇文章中，你将学习到自然语言处理的基础知识，深入了解到它的一些技术，了解到NLP如何从深度学习的最新进展。

1.简介

自然语言处理（NLP）是计算机科学、语言学和机器学习的交叉点，它关注计算机与人类之间使用自然语言中的沟通交流。总之，NLP致力于让计算机能够理解和生成人类语言。NLP技术应用于多个领域，比如天猫精灵和Siri这样的语音助手，还有机器翻译和文本过滤等。机器学习是受NLP影响最深远的领域之一，尤为突出的是深度学习技术。该领域分为以下三个部分：

1.语音识别：将口语翻译成文本。

2.自然语言理解：计算机理解人类的能力。

3.自然语言生成：计算机生成自然语言。

2.为什么NLP很难

人类语言有其特殊性。人类语言专门用于传达讲话者和写作者的意思，即使小孩子能够很快学会，它依然是一个复杂的系统。它的另一个显著之处在于它完全与符号有关。Chris Manning（斯坦福教授）表示，它是一个离散的、象征性的、绝对的信号系统，这意味着人们可以通过使用不同的方式传达相同的含义，比如演说，手势，信号等。人类大脑对这些符号的编码是持续的激活模式，在这个模式中，符号通过声音和视觉的连续信号实现传输。

由于其复杂性，理解人类语言被认为是一项艰巨的任务。例如，在句子中排列单词有无数种不同的方法。此外，一个单词可以有多种含义，并且正确解释句子需要恰当的语境信息。每种语言或多或少都是独特且含糊的。比如：“The Pope’s baby steps on gays”，这句话显然有两种截然不同的解释，这是反映NLP中的困难之处的一个很好的例子。

随着计算机对语言的理解愈渐完美，将会产生可以处理互联网上全部信息的人工智能（AI），继而产生强人工智能（AGI）。

3.句法和语义分析

句法分析和语义分析是理解自然语言的两种主要方法。语言是一组意义的语句，但是什么使语句有意义呢？实际上，你可以将有效性分为两类：句法和语义。术语“句法”是指文本的语法结构，而术语“语义”是指由它表达的含义。但是，句法上正确的语句不必在语义上正确。只需看看下面的例子。语句“cow kow supremely”在语法上是有效的（主语-动词-副词），但没有任何意义。