适合自然语言处理的神经网络模型

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

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

《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

第4 4卷第8期2 0 1 3年8月

东北

农

业

大

学

学

报

4 J 4 ( 8 ): 1 3 3 - 1 3 7Au g . 2 01 3

J o u r n a l o f No r t h e a s t Ag r i c u l t u r i a U n i v e r s i t y

网络出版时间 2 0 1 3— 8— 1 9 1 6: 4 1: 0 0

【 U R L] h t t p:// w w w . c n k i . n e t/ k c m s/ d e t a i l/ 2 3 . 1 3 9 1 . S . 2 0 1 3 0 8 1 9 . 1 6 4 1 . 0 1 3 . h t m l

基于改进 B P神经网络的价格预测模型研究孙红敏，吴静婷，李晓明(东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 1 5 0 0 3 0)

摘

要：人工神经网络是一种人工智能算法，具有强大功能，可任意逼近非线性连续函数。面对畜产品价格

变化的复杂因素，文章运用MA T L A B实现各种 B P神经网络的设计和训练，利用改进的神经网络算法即在权值中引入动量项，输入层至隐含层的传递函数采用 S型曲线，隐含层至输出层的传递函数采用线性函数，对东北地区畜

人工神经网络学习心得

时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……

过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写

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