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文档简介

21：自然语言处理教师姓名授课名称人工智能及机器学习基础知识授课形式授课班级授课地点授课日期章节名称自然语言处理教学目的掌握自然语言处理的概念、任务、应用及实现方法。了解自然语言处理的重要性。重点难点重点：自然语言处理的概念、任务、应用及实现方法。难点：自然语言处理的重要性。主要内容一、课程引入语音，是指人类通过发音器官发出来的、具有一定意义的、目的是用来进行社会交际的声音。在语言的形、音、义三个基本属性当中，语音是第一属性，人类的语言首先是以语音的形式形成。课程内容语音识别与合成让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技术发展，语音识别己成为人工智能领域的标志性技术之一，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式”的关键技术之一。语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。文语转换技术（TextToSpeech，TTS）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的某种语言口语输出的技术。语音合成可用于人机对话、智能客服等等。自然语言处理（1）自然处理的概念充分利用信息将会给人们带来巨大的收益，而大量的信息以自然语言（英语、汉语等）形式存在。如何有效地获取和利用以自然语言形式出现的信息？自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是指用计算机对自然语言信息进行处理的方法和技术。与NLP相近的两个研究领域：（1）自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）：强调对语言含义和意图的深层次解释（2）计算语言学（ComputationalLinguistics,CL）：强调可计算的语言理论（2）NLP的应用NLP的应用——机器翻译：自动摘要提取；文本分类：信息检索；自动问答：信息抽取与文本挖掘；情感分析（3）NLP的任务语言分析∶分析语言表达的结构和含义词法分析、句法分析、语义分析语言生成:从某种内部表示生成语言表达多语言处理（机器翻译、跨语言检索)：语言之间的对应、转换不同的应用对上述任务有不同的要求。（4）NLP的实现方法1）基于规则的理性方法基于以规则形式表达的语言知识进行符号推理，从而实现信息处理。强调人对语言知识的理性整理。受Chomsky主张的人具有先天语言能力观点的影响。2）基于语料库的经验方法以大规模语料库为语言知识基础。利用统计学习和深度学习等方法自动获取隐含在语料库中的知识，学习到的知识体现为一系列的模型参数。基于学习到的参数和相应的模型进行语言

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