5. 自然语言处理

人工智能通识基础——自然语言处理什么是自然语言处理自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是人工智能的一大分支领域，其主要目的是让机器理解人类的语言文字，从而执行一系列任务。通常来说，语音识别、文本生成、情感分析、知识图谱、机器翻译、问答系统、聊天机器人等都是常见的自然语言处理任务。行业PPT模板/hangye/PART

01自然语言处理的基本概念什么是自然语言处理

语言是思想的直接现实。——卡尔·马克思(KarlMarx)《马克思恩格斯全集》第3卷全球有数千种不同语言和记录语言的文字自然语言处理实现人机之间的交流什么是自然语言处理

自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能(AI)的一个子领域，它使用机器学习来使计算机能够理解人类语言并与之交流，主要包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面。用户计算机自然语言处理领域的发展自然语言处理领域的发展历程从时间上大致：萌芽期、快速发展期、以及突飞猛进期。自然语言处理领域的发展萌芽期（1950s—1970s）：认为分析语句和获取语义是自然语言处理的首要任务，主要依靠语言学家手工编写的规则和语法来解析文本。1966年美国计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)用200行代码实现了世界上第一个聊天机器人ELIZA，用来模拟心理医生与病人进行对话。自然语言处理领域的发展

随着序列长度L的增大，条件概率的可能性过多，计算量会指数增长，使得概率无法计算。N-gram模型假设任意一个词出现的概率只和前面(N-1)个词有关，有效降低了计算量。快速发展期（1980s—1990s）：基于数学模型和统计方法的自然语言处理方法崭露头角，使用概率来表示文本序列，一句话出现的概率等于构成它的每个词出现的联合概率。自然语言处理领域的发展基于深度学习的自然语言处理技术常用的自然语言处理APP突飞猛进期（2000年至今）：随着互联网数据数据量增加、算力资源的丰富、深度学习技术的兴起，神经网络技术被引入到语言模型中用于解决基于传统统计机器学习方法的缺陷。自然语言的感知与表示自然语言处理中，自然语言感知与表示是在进行自然语言理解之前不可或缺的步骤。自然语言感知是通过人工智能方法将语音、图像等不同形式的自然语言转化为文本的过程。图像文本识别通过图像识别技术从图像中提取出文字信息。语音识别系统通过识别和理解把机器把语音信号转变为相应的文本或命令。自然语言的感知与表示自然语言表示是指如何将自然语言以计算机能够处理和理解的方式进行编码和表示，可以分为字符编码表示和语言模型表示两个层次。常见文本编码标准示例词嵌入表示示意图自然语言文本预处理技术文本预处理是指在进行自然语言处理或文本分析之前，对文本数据进行清洗、处理和转换的过程，使文本数据更加规范、准确，为后续的文本分析任务提供高质量的数据支持。词语切分与词项规范化01文本标准化统一转为UTF-8码，去除非法及不可见字符、全角转半角、统一空格符号、规范换行符等，统一英文大小写和中文繁简体。文本清洗/文本纠错去除HTML标签、网址、邮箱地址、代码片段和广告、表情符号，非语言符号等，修复拼写错误、错别字和语法问题。词语切分与词项规范化将连续文本字符串划分为具有语言学意义的基本单元，进一步统一词语的表达形式，包括词形还原数字、单位归一化、口语化词汇标准化等。0203自然语言文本预处理技术原始文本：去除特殊符号、网址：统一拼写、口语标准化：分词、过滤标点符号：如何对下列中文文本进行预处理，清洗无效信息并统一语言表达，使其适合后续文本分析任务？自然语言处理核心技术词向量表示和神经网络模型是NLP中两个核心的技术组件。NLP通过词向量（如Word2Vec、GloVe等）将单词映射到高维向量空间以捕捉语义和语法特性，并利用神经网络（包括RNN、LSTM、GRU及Transformer等）来学习和处理语言数据中的模式和序列信息。词向量表示一种将单词表示为连续向量的技术，旨在捕捉词语的语义和语法特性。它通过将词语映射到一个高维向量空间，使得相似词语在该空间中距离较近。常见方法包括Word2Vec、GloVe、FastText等。自然语言处理核心技术神经网络模型NLP中常用的神经网络包括前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN）。其中，RNN适用于处理序列数据，如语言建模和序列标注任务；而其变种LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）在解决长依赖关系问题上表现出色。此外，基于注意力机制的神经网络架构（如Transformer）也广泛应用于NLP任务中，解决了RNN在并行化和长距离依赖处理上的局限性。PART

02自然语言处理典型任务自然语言处理核心任务NLP的核心任务主要是自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLP=NLU+NLG，NLU（自然语言理解）旨在将人类语言转换为机器可解读的信息，负责理解内容；而NLG（自然语言生成）则是将机器数据转化为人类可理解的语言表达，负责生成内容。自然语言生成（NLG）

自然语言生成（NLG，NaturalLanguageGeneration）:提供结构化的数据、文本、图表、音频、视频等，生成人类可以理解的自然语言形式的文本。NLG又可以分为三大类，文本到文本（text-to-text），如翻译、摘要等、文本到其他（text-to-other），如文本生成图片、其他到文本（other-to-text），如视频生成文本。对于复杂的任务，一般都会把它分解成若干个子任务，然后针对每一个子任务，给出解决方案。解决NLG问题也采取了这种方式，即将把输入数据转换成输出数据的任务，拆分成若干个子任务来解决：1.内容测定2.构建文本结构3.集成4.词汇选择5.指代表达生成6.语言实现机器翻译西方“巴别塔”神话

传说起初人类语言统一，大家齐心协力建造通天的“巴别”塔，已彰显力量荣耀。上帝因人类骄傲打乱其语言，导致他们无法协作，工程停工。机器翻译“架桥”不同语言催生了格局特色的文明体系，在全球化下，打破语言壁垒、促交流共享迫在眉睫。基于自然语言处理技术的机器翻译已基本解决了该问题，谷歌翻译、有道词典、科大讯飞登翻译工具各展优势。机器翻译机器翻译技术及产品在跨语言信息文化交流、商业贸易、政治协商等方面作用巨大，且随人工智能发展不断更新提升性能，其发展经历了三个阶段：基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译、基于神经网络的机器翻译。基于规则的机器翻译靠人工设计语言规则、词典和语法知识模拟人工翻译进行语言转换。优点：可解释性好，规则完备准确时翻译精准度高。缺点：规则需语言学家制定、扩展性差、维护成本高，面对复杂语法和语言结构差异难以达理想效果。基于规则的机器翻译机器翻译基于统计的机器翻译随着计算能力和双语语料增多，基于统计的机器翻译被提出，该类方法从统计学的角度来分析翻译问题，通过计算源语言和目标语言之间的概率关系来寻找最优翻译结果。优点：克服了基于规则的机器翻译技术对人工规则依赖的局限性。缺点：语句结构不自然，翻译质量往往无法达到母语级别。机器翻译基于神经网络的机器翻译基于神经网络的机器翻译方法利用深度神经网络来进行机器翻译任务的端到端建模，不再需要传统的基于规则或统计的方法，较大训练语料库使得翻译结果自然流畅。目前机器翻译最常用的深度网络架构包括：循环神经网络（RNN），长短时记忆网络（LongShort-termMemory,LSTM）和Transformer网络。共同特点：非常适合于处理

具有时序关系的数据，训练过程中可以很好捕捉到其中关联知识，这对于自然语言处理非常重要。机器翻译基于神经网络的机器翻译基于RNN网络的翻译模型RNN编码器计算过程依词序将词向量输入RNN，单步输入词向量与上一步隐状态结合，经特定公式算出当前隐状态，处理完句子后，最后一个时间步隐状态作为句子语义表示向量（上下文向量）。文本摘要提取为了在信息爆炸时代满足用户高效获取信息的需求，文本摘要提取可从原始文本提炼简洁重要信息生成摘要，其不仅能助人们快速理解长文核心，还在新闻聚合、智能化推荐等自动化应用中起重要作用，方法主要有抽取式和生成式两类。从原文挑选代表性词句段拼接成摘要，保证原文语义，无语义错误和不流畅问题。典型的抽取式方法包括基于词频的方法、基于图模型的方法以及基于深度学习的方法。抽取式摘要提取通过统计词频，结合其他信息估计词权重，累加句子中词权重确定句子权重，选出关键句子，按原文顺序组合成摘要。基于词频的方法文本摘要提取通过某种度量策略构建文本元素间的关系图，并通过图中的节点连接强度（相似度）来选择最重要的文本元素，最终组合成为文本摘要。基于图模型的方法利用预训练深度网络实现对句子的表示，再结合摘要提取任务微调数据，学习到句子的重要性评价，从而实现由关键句子构成的摘要。基于深度学习的方法文本摘要提取同时具备较强的上下文理解能力和语言生成能力，通过整体理解原文内容，实现对文本的深层理解和信息重组，重新组织语言，生成自然流畅的文本摘要。生成式摘要提取模型的基本网络类型包括了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer网络，通过编码器-解码器基本架构完成原文的语义表示学习，文本摘要的自动生成。目前，基于预训练模型（BERT,GPT等）进行微调适配文本摘要生成的任务。生成式摘要提取文本摘要提取生成式摘要提取基于BERT的摘要提取模型编码器采用双向Transformer，能够深度理解输入文本的语义与上下文信息；解码器采用自回归Transformer，逐步生成摘要内容，确保语言表达的连贯性与逻辑性。编码器与解码器结构BART通过基于任务数据的部分网络参数调整，精准适配文本摘要任务，从而将冗长的原始文本压缩为涵盖关键信息的简洁摘要微调阶段文本摘要提取生成式摘要提取新闻领域应用其他场景应用法律行业应用科研领域应用在新闻传媒领域，借助自动摘要系统提取新闻事件核心要素，可助力多平台新闻内容整合，解决信息过载问题。法律服务行业中，文本摘要生成技术可智能分析复杂法律文书，精准提取争议焦点、裁判要旨等关键内容，提高人员工作效率。科研领域能大幅缩短科研人员文献综述时间，临床领域可帮助医生提升问诊效率。在社交媒体舆情监测、电商产品评价分析等场景，文本摘要技术同样具备强大的应用潜力。智能问答系统智能问答是旨在通过计算机自动化地理解和回答用户提出的问题。与传统的搜索引擎不同，智能问答系统不仅能够提供相关的信息链接，还能直接给出简洁、精确的答案。基于检索的问答系统通常依赖于一个大型的文档库或知识库，当用户提出问题时，系统通过检索相关的文档或段落来寻找最可能包含答案的部分，然后从中提取出答案。基于检索的智能问答系统智能问答系统此类方法一般通过深度学习模型对问题进行理解，随后结合上下文或知识信息，自主地构造出一段新的回答文本。通常采用序列到序列（Seq2Seq）模型架构或基于Transformer模型架构（如BERT、GPT等）。这些方法都可以将问题作为输入，直接生成一个符合语法且语义合理的答案。基于生成的智能问答系统智能问答系统基于生成的智能问答系统优点：灵活性较强，不仅能回答检索系统未能覆盖的问题，还能够根据上下文生成个性化的答案。缺点：生成的答案可能过于笼统，缺乏准确性或事实依据，尤其在处理开放域问题时，生成模型可能会给出错误或不相关的答案。自然语言理解（NLU）自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称。NLU在文本信息处理处理系统中扮演着非常重要的角色，是推荐、问答、搜索等系统的必备模块。自然语言理解信息提取表征学习理解文本，提取信息，用于具体任务文本信息抽取文本信息抽取常被用于从非结构化或半结构化的文本中自动提取有价值的结构化信息，如命名实体、关系、事件、属性等。信息抽取技术在很多应用领域中都有广泛的应用，如搜索引擎、问答系统、自动摘要、舆情分析、法律文档处理等。文本信息抽取的具体抽取目标（有价值信息）是由具体任务和任务需求来确定的，为后续的进一步文本分析提供信息支撑，常被用于构建知识图谱（一种结构化的知识表示架构）。常见抽取目标包括：命名实体识别、关系抽取、事件抽取、属性抽取。文本信息抽取基于规则的信息抽取依赖于人工编写的规则和模式来从文本中提取信息，这些规则和模式通常覆盖句法、词法或上下文信息等。具体可通过设计正则表达式、模式匹配或词典和规则来实现。基于规则的方法通常依赖于专家知识，具有较高的可解释性。但它们的缺点是规则编写复杂耗时，并且难以应对新的、未知的语言结构和上下文。文本信息抽取基于机器学习的信息抽取对文本序列进行标注，为每个词或短语分配一个标签，表示该词或短语属于哪个实体类别或关系。基于序列标注数据实现模型微调，使模型具有完成具体抽取任务的能力。传统的机器学习：支持向量机、隐马尔可夫模型、条件随机场等。

基于神经网络方法：基于BERT、GPT等预训练基础模型的文本信息抽取任务参数微调。文本信息抽取基于规则的信息抽取文本信息抽取常被应用于法律文档自动分析、新闻报道事件提取、

医疗领域病例分析、社交媒体舆情监测等。例如在法律领域，文本信息抽取可以帮助律师

从繁杂的合同和法律文书中提取关键条款；在医疗领域，通过自动提取患者病例中的关键信息，

医生可以更高效地获取病历信息并做出诊断决策。全文检索传统检索vs智能检索技术对比在信息检索（IR）中，自然语言处理（NLP）技术扮演着至关重要的角色、帮助系统更加精准地理解和处理用户查询、提升搜索效率和结果的相关性。PART

03自然语言处理应用案例智能语音助手智能语音助手作为人工智能技术在日常的普及交互形式，广泛应用于多场景且典型代表众。其核心目标是理解用户语音意图并反馈，自然语言处理技术贯穿工作流程构建“感知—理解—决策—表达”闭环系统。智能语音助手中的自然语言处理技术智能语音助手对话管理自然语言理解语音识别自然语言生成通过语音识别模块将用户语音信号转化为文本，主流ASR系统采用深度学习声学与语言模型结合，准确性影响下游任务。理解模块对识别文本进行语义分析，包含意图识别（判别用户操作类型）与实体抽取（提取关键语义信息）两个子任务。对话管理模块处理多轮对话上下文信息，维持用户意图连贯与交互状态稳定，可采用规则驱动或强化学习等方法。该模块根据系统决策结果生成自然语言响应文本，生成方式有模板填充（高可控性）和数据驱动（更具多样性与自然度）两种。智能语音助手近年来，随着预训练语言模型和大规模语言生成模型的发展，语音助手的自然语言处理能力得到了显著增强。不仅能够理解和响应用户的明确指令，还能支持开放域问答、个性化推荐、知识推理等复杂任务。语音助手正从“语音控制工具”演变为智能语言交互体，在未来的人机协作中将扮演更加核心的角色。智能语音助手中的自然语言处理技术智能搜索引擎传统的信息检索：系统往往将用户查询视为一组关键词，通过关键词匹配机制在索引中检索相关文档。现代搜索引擎：自然语言处理技术主要围绕查询理解、文档理解、语义匹配和答案生成等关键环节展开，构建起一个语义驱动的信息检索系统。搜索引擎中的自然语言处理技术智能搜索引擎随着预训练语言模型的发展，搜索引擎的搜索能力也在不断增强。未来，搜索引擎将更加智能化、对话化、个性化，进一步融入知识图谱、多模态处理等技术，朝着“主动提供精准答案”的智能检索方向不断演进。搜索引擎中的自然语言处理技术ChatGPTNLP对聊天机器人至关重要，因为它允许ChatGPT理解和生成类似于人类的文本。应用理解用户输入；意图识别；生成回复；对话管理；情感分析；语言模型；机器翻译；知识表示和推理；个性化；持续学习；······NLP的进步是ChatGPT等聊天机器人能够提供高效、有用且用户友好体验的关键因素。自然语言处理中的伦理与法律案例NLP系统在提升信息获取效率、促进人机交流的同时，也引发了诸多伦理和法律层面的问题这些问题不仅关系到技术的健康发展，更关乎公民的基本权利、社会的公平正义以及技术的公共信任。因此，在推进自然语言处理技术创新的同时，深入探讨和规范其伦理与法律问题