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编程问答

自然语言处理与文本检索

發(fā)布時間:2023/12/10 编程问答 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 自然语言处理与文本检索 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

今天開始把翟成祥教授的文本檢索課程做一下筆記。
說明:文章內(nèi)容來源于課程視頻和課程ppt。我只學(xué)習(xí)了課程沒有做習(xí)題。文章不是翻譯,是我對課程的理解。


nlp的主要內(nèi)容

 1 詞語處理(lexical analysis = part-of-speech tagging):分詞與詞性標注
 2 句法分析(syntactic analysis):句法樹、依存關(guān)系分析
 3 語義分析(semantic analysis):
  Dog(d1).
  Boy(b1).
  Playground(p1).
  Chasing(d1,b1,p1).
  應(yīng)用:實體識別、關(guān)系識別、情感分析。

 4 推論(Inference)
  Scared(b1)
 
 5 語用分析(pragmatic analysis = speech act)
  語言分析的最高級形式
  

nlp的難度

 原因1:nlp是用于人類交流的,不是用于機器交流。
 原因2:人類交流是會產(chǎn)生歧義的(ambiguity),人類交流是有一個常識庫(common sense)的。
 詞級別的歧義。“設(shè)計”這個詞可以是一個動詞,也可以是一個名詞。這在詞性標注的時候就會產(chǎn)生歧義。例句:這座大樓的設(shè)計(名詞)很先進。這座大樓是他設(shè)計(動詞)的?!耙馑肌边@個詞在漢語中會有多層含義。例句1:這篇文章的中心意思是我們過馬路要遵守交通規(guī)則。例句2:這不過是我的一點小意思,您收下吧。這兩個句子中“意思”就有不同的含義。
 句法級別的歧義。例如“natural language processing”可以理解為“自然語言的處理”,也可以理解為“自然的語言處理”。再舉例:“A man saw a boy with a telescope”是一個男人拿著望遠鏡看到了一個男孩,還是一個男人看到了一個拿著望遠鏡的男孩。舉個中文例子“關(guān)心學(xué)校的老師”是說 一個老師關(guān)心學(xué)校呢 還是說 有別人關(guān)心某個學(xué)校的老師。(中文例子來源于中國華文教育網(wǎng))
 指代歧義(anaphora resolution):指代不明。“John persuaded Bill to buy a TV for himself”.himself 是指Johb還是Bill。
 假想問題(Presupposition):例如“He has quit smoking”。說明他曾經(jīng)抽過煙。
 以上問題,都說明要想正確理解自然語言,需要維護一個龐大的常識庫,以及分辨出上下文關(guān)系。

nlp目前能做到的

 這些資料是幾年前的。這些數(shù)字是基于某一數(shù)據(jù)集得來的,不用太在意這些數(shù)值。詞性標注:97%;句法分析:90%;語義分析:某些領(lǐng)域;推理:能做的事情不多;語用分析:特定的例子。

nlp用于文本搜索

 文本搜索引擎需要健壯、高效。

信息獲取的兩種方式

 push:推薦系統(tǒng)
 pull:搜索系統(tǒng)
 這兩種系統(tǒng)都會介紹,首先會介紹搜索系統(tǒng)(在下一篇)。
 
 
 

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理与文本检索的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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