自然语言处理的形式模型

第25卷第3期　　　　　　　　　　　　　咸　宁　学　院　学　报　　　　　　　　　　　Vol.25,No.32005年6月　　　　　　　　　　　　JournalofXianningCollege　　　　　　　　　　　Jun.2005文章编号:100625342(2005)0320079204

基于统计的自然语言处理模型

戴文华,焦翠珍,徐　斌

(咸宁学院　计算机系,湖北　咸宁　437005)

3

摘　要:基于统计的自然语言处理模型采用统计方法进行自然语言建模.据具体情况在多种模型中选择适当的模型.本文简要介绍了N2gram,并给出了几种参数估计和数据平滑方法,关键词:自然语言处理;N-gram模型;最大熵模型中图分类号:TP309　　　　　　　0　引言

遵从一定的统计规则.接收者对接收的字符序列具有一定的先验知识.当发送的字符为独立非同分布的情况下,假定wi表示V中的第i个字符,该字符被发送出去的概率是P(wi),则字符流消息所携带的平均信息量为[1]:

H=-

,从而建立起人与计算机之间的密切联系,使其能高效地进行信息传递和认知活动.自然语言处理时经常遇到的问题有分词、词性标注、语法分析、句法分析和语义分析等,这些自然语言中的问题都可以使用一些基于规则的语言

《自然语言处理》课程教学大纲

一、课程基本信息

1、课号：CS229

2、课程名称（中/英文）：自然语言处理/Natural Language Processing

3、学时/学分：32/2

4、先修课程：程序设计语言

5、面向对象：本科三\四年级（ACM班）

7、教材、教学参考书：

?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The

Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995.

?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of

Statistical Natural Language Processing. The MIT Press.

Springer-Verlag, 1999

二、本课程的性质和任务

自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，进行摘要和评价，并进行介绍

深度学习在自然语言处理中的应用

李晟群

摘 要：近年来，深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展，但是在

同属人类认知范畴的自然语言处理任务中，研究还未取得重大突破.本文通过分析目前国内外部分专家学者对面向自然语言处理的深度学习研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，介绍深度学习的基本概念；分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及应用策略和深度学习的平台和工具；对深度学习在自然语言处理处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望.

关键词：自然语言处理，深度学习，神经网络

1.前言

深度学习在图像的语音领域取得了突出成果，但是在自然语言处理上还未取得重大突破，与语音和图像不同，语言是一种经过人类大脑产生并加工处理的符号系统，似乎模仿人脑结构的人工神经网络应该在自然语言处理领域拥有更多优势，但实际情况并非如此.同时，近几十年来，基于统计的模型成为自然语言处理非主流方法之后，属于统计方法典型代表的人工神经网络在自然语言处理领域依然没有得到足够重视.当然，这一切在2006年Hinton等提出深度学习[1]以后，情况发生了变化，当前结合深度学习模型开展自然语言处理相关应用已经取得了一定成果，并成为研究热点之一.本文主要对深度学习在自然

隐马尔科夫模型和词性标注刘挺 哈工大信息检索研究室 2004年春

大纲 隐马尔科夫模型– 隐马尔科夫模型概述 – 任务1：计算观察序列的概率 – 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能 的状态序列 – 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型 词性标注

隐马尔科夫模型概述

马尔科夫链 状态序列: X1, X2, X3, …– 常常是“时序”的 从Xt-1到Xt的转换只依赖于Xt-1X1 X2 X3 X4

转移概率 Transition Probabilities 假设一个状态Xt有N个可能的值– Xt=s1, Xt=s2,….., Xt=sN. 转移概率的数量为：N2– P(Xt=si|Xt-1=sj), 1≤ i, j ≤N 转移概率可以表示为N×N的矩阵或者有 向图

MM Bigram MM(一阶MM)

MM Trigram MM(二阶MM)

有限状态自动机 状态：输入输出字母表中的符号 弧：状态的转移 仍然是VMM (Visible MM)

HMM HMM，从状态产生输出

HMM HMM，不同状态可能产生相同输出

HMM HMM，从弧产生输出

HMM HMM，输出带有概率

HMM HMM，两个状态间有多条弧，具有不

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基于自然语言处理的图书阅读难度自动分级研究

作者：王进 周慧 罗国峰 顾翔 来源：《计算机时代》2017年第08期

摘 要： 图书阅读难度自动分级系统能够帮助儿童读者快速找到适合自己认知水平的图书。文章基于图书句子难度和字难度两个维度，建立了一个图书难度分级模型，并开发出对应的图书阅读难度自动分级系统。利用该系统对常见的儿童图书进行了测试，初步实验表明：从图书中随机选取字数达到2500-3000字时，图书阅读难度分级算法测试结果误差较小，综合使用字难度和句子难度的分级算法比单纯字难度分级算法和单纯句子难度分级算法的效果更好。该系统目前仅限于白话文图书应用。

关键词： 分级阅读； 句子难度； 字难度； 汉字常用字词库

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2017）08-01-05

Abstract： The automatic grading system of reading difficulty degree can help children find books that are

周锡令

经过几十年的全球性的努力，以机器翻译为代表的计算机自然语言处理工作始终没有达到人们预想的境界。于是我们竟不住要问：为什么电脑处理起“编程语言”来那样轻松自如，可以作好多非常复杂的事情；而在一句普通的自然语言面前却显得像一个大笨蛋呢？自然语言和编程语言的本质区别到底在哪里？

自然语言和编程语言显然有很多地方不同。但是作为“语言”，两者都面临语言使用这所需要的一些要求： （1）有强大的表达能力（能够把事情说清楚）

（2）结构化。人的短时记忆容量不多，信息如果不分层次，无论听说还是阅读都会造成困难。 （3）具有简洁、浓缩表达的机制（使听说双方都不觉得罗嗦）。

在这两种要求的驱动下，两种语言都会发展出一些机制，这些机制在两种语言中的表现可能大不相同，但是会存在某种对应关系。

在文科领域有所谓“比较文学”的行当。考虑到不同民族，不同文化发源地发展出来的文学作品既有各自的特色，又有互通的共性，可以对它们的异同加以比较。事实证明，从这种比较中，可以得到许多有益的启示。“比较”既然是观察和分析事物的有效方法，把自然形成的语言和人工设计的语言（计算机编程语言就是应用最为广泛的一种人工语言）进行一番比较也许能给我们一些工

计算机与信息学院

自然语言理解 实验报告

专 业 班 级 学生姓名及学号 课程教学班号 任 课 教 师 实验指导教师 实

验

地

点

信息安全13-1 马骏2013211869 谷雨 谷雨 逸夫楼

2015 ~2016 学年第 一 学期

实验1 统计词频

一、 实验目的

掌握中文词语的标记方法 二、 实验要求

统计材料中词语的出现次数及频率 三、 实验内容

将形如如下格式的文章统计词频

19980101-01-001-001/m 迈向/vt 充满/vt 希望/n 的/ud 新/a 世纪/n ——/wp 一九九八年/t 新年/t 讲话/n （/wkz 附/vt 图片/n １/m 张/qe ）/wky

19980101-01-001-002/m 中共中央/nt 总

? 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 1f67e2d4b14e852458fb57b3 1996年11月机器人　ROBO T 　N ov .,19960中国科学院机器人学开放研究实验室基金资助项目.1995-12-05收稿

一个用于机器人自然语言理解的英语句法分析系统0

张嘉音

(中国科学院沈阳自动化研究所　110015)

摘　要　在低挡微机中速度较慢的串行处理硬设备条件下,利用本文提出的启发式概念,分层搜索和匹配策略以及设置最大搜索长度等方法,可使推理速度提高一个数量级以上.此外,通过引入语义信息,分阶段消除歧义,自顶向下与自底向上相结合,以及把一般疑问句一律变成相应陈述句的方法,解决了自动英语句法分析中的一系列难题,缩小了知识库的规模.

关键词　上下文有关文法,分析策略和搜索策略,最大搜索长度,推理速度,启发式处理

1　引言

自然语言理解研究的是怎样用计算机理解自然语言,其目标是构造出具有人的理解能力的计算机系统.本文讨论的是对书面语言的理解.机器人在“理解”英语这种自然语言的过程中,句法分析是必不可少的.机器人的接

自然语言交际有效性溯因——认知科学视域下的关联理论

研究

作者：鲁艺杰

作者机构：大连海事大学公共管理与人文艺术学院,辽宁大连116026

出版物：社科纵横

年卷期：2018年第3期

摘要：第二代认知科学的实验成果表明涉身认知的能力是人类得以生存和发展的根本,自然语言交际的创建、学习和运用都必须能够通过人类的

涉身认知加以解释。Sperber和Wilson的关联理论从自然的、深层

的认知机制对人类交际行为进行剖析,透过不经意的语用现象来审视

自然语言交际的潜在规律,对有效交际的建构机制做出了更为合适的

解释,在更大程度上发挥有效交际在各种实践活动中的重要作用。页码：109-112页

主题词：交际有效性认知意图动态语境关联理论

《大自然的语言》教案

教学目的

1．理解文章内容，归纳段意及文章的内容要点。 2.培养速读习惯和能力。 3.积累一些词语。 重点、难点 重点：

（l）分段、归纳段意及文章的内容要点。 （2）积累词汇。 难点：

速读的习惯和能力。 教学时间二课时 教学过程 第一课时 一、预习

1．查字典，读准下列加点字的音。

衰草连天 鬓 毛 衰 翘 尾 巴 连 翘 观 测 道 观 播 种 耕 种 差 异 差 遣 差 劲 参 差 落 叶 丢三落四 落 枕 2．查工具书，解释下列词语。 （1）融化：（冰、雪等）变成水。

（2）萌发：种子、草木发芽。萌、发同义。 （3）次第：一个挨一个地。 （4）呈现：显出、露出。

（5）周而复始：形容不断地循环往复。

（6）花香鸟语：