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自然语言处理

【概要描述】什么是自然语言处理简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),

自然语言处理

【概要描述】什么是自然语言处理简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),

  • 分类:自然语言处理
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  • 发布时间:2020-05-09 11:03
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  一、什么是自然语言处理简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言,人类的思维也就无从谈起,所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界,也就是说,只有当计算机具备了处理自然语言的能力时,机器才算实现了真正的智能。从研究内容来看,自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。从应用角度来看,自然语言处理具有广泛的应用前景。特别是在信息时代,自然语言处理的应用包罗万象,例如:机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等,它涉及与语言处理相关的数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究和与语言计算相关的语言学研究等。值得一提的是,自然语言处理的兴起与机器翻译这一具体任务有着密切联系。机器翻译指的是利用计算机自动地将一种自然语言翻译为另外一种自然语言。例如自动将英文“I like Beijing Tiananmen Square”翻译为“我爱北京天安门”,或者反过来将“我爱北京天安门”翻译为“I like Beijing Tiananmen Square”。由于人工进行翻译需要训练有素的双语专家,翻译工作非常耗时耗力。更不用说需要翻译一些专业领域文献时,还需要翻译者了解该领域的基本知识。世界上有超过几千种语言,而仅联合国的工作语言就有六种之多。如果能够通过机器翻译准确地进行语言间的翻译,将大大提高人类沟通和了解的效率。《圣经》里有一个故事说巴比伦人想建造一座塔直通天堂。建塔的人都说着同一种语言,心意相通、齐心协力。上帝看到人类竟然敢做这种事情,就让他们的语言变得不一样。因为人们听不懂对方在讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建塔。后来人们把这座塔叫作巴别塔,而“巴别”的意思就是“分歧”。虽然巴别塔停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建巴别塔呢?机器翻译被视为“重建巴别塔”的伟大创举。假如能够实现不同语言之间的机器翻译,我们就可以理解世界上任何人说的话,与他们进行交流和沟通,再也不必为相互不能理解而困扰。事实上,“人工智能”被作为一个研究问题正式提出来的时候,创始人把计算机国际象棋和机器翻译作为两个标志性的任务,认为只要国际象棋系统能够打败人类世界冠军,机器翻译系统达到人类翻译水平,就可以宣告人工智能的胜利。四十年后的1997年,IBM公司的深蓝超级计算机已经能够打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而机器翻译到现在仍无法与人类翻译水平相比,从此可以看出自然语言处理有多么困难!自然语言处理兴起于美国。第二次世界大战之后,二十世纪五十年代,当电子计算机还在襁褓之中时,利用计算机处理人类语言的想法就已经出现。当时,美国希望能够利用计算机将大量俄语材料自动翻译成英语,以窥探苏联科技的最新发展。研究者从破译军事密码中得到启示,认为不同的语言只不过是对“同一语义”的不同编码而已,从而想当然地认为可以采用译码技术像破译密码一样“破译”这些语言。1954年1月7日,美国乔治敦大学和IBM公司合作实验成功地将超过60句俄语自动翻译成英语。虽然当时的这个机器翻译系统非常简单,仅仅包含6个语法规则和250个词,但由于媒体的广泛报道,纷纷认为这是一个巨大的进步,导致美国政府备受鼓舞,加大了对自然语言处理研究的投资。实验完成者也当即自信地撰文称,在三到五年之内就能够完全解决从一种语言到另一种语言的自动翻译问题。他们认为只要制定好各种翻译规则,通过大量规则的堆砌就能够完美地实现语言间的自动翻译。然而,事实是理解人类语言远比破译密码要复杂得多,因此研究进展非常缓慢。1966年的一份研究报告总结发现,经过十年之久的研究,结果远远未能达到预期,因此支持资金急剧下降,使自然语言处理(特别是机器翻译)的研究陷入长达二十年的低潮。直到二十世纪八十年代,随着电子计算机的计算能力的飞速提高和制造成本的大幅下降,研究者又开始重新关注自然语言处理这个极富挑战的研究领域。三十年沧海桑田,此时研究者已经认识到简单的语言规则的堆砌无法实现对人类语言的真正理解。研究发现,通过对大量的文本数据的自动学习和统计,能够更好地解决自然语言处理问题,如语言的自动翻译。这一思想被称为自然语言处理的统计学习模型,至今方兴未艾。那么,自然语言处理到底存在哪些主要困难或挑战,吸引那么多研究者几十年如一日孜孜不倦地探索解决之道呢?

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