人工智能通識基礎——自然語言處理什么是自然語言處理自然語言處理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是人工智能的一大分支領域，其主要目的是讓機器理解人類的語言文字，從而執(zhí)行一系列任務。通常來說，語音識別、文本生成、情感分析、知識圖譜、機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人等都是常見的自然語言處理任務。行業(yè)PPT模板/hangye/PART

01自然語言處理的基本概念什么是自然語言處理

語言是思想的直接現(xiàn)實。——卡爾·馬克思(KarlMarx)《馬克思恩格斯全集》第3卷全球有數(shù)千種不同語言和記錄語言的文字自然語言處理實現(xiàn)人機之間的交流什么是自然語言處理

自然語言處理(NLP)是計算機科學和人工智能(AI)的一個子領域，它使用機器學習來使計算機能夠理解人類語言并與之交流，主要包含自然語言理解和自然語言生成兩個主要方面。用戶計算機自然語言處理領域的發(fā)展自然語言處理領域的發(fā)展歷程從時間上大致：萌芽期、快速發(fā)展期、以及突飛猛進期。自然語言處理領域的發(fā)展萌芽期（1950s—1970s）：認為分析語句和獲取語義是自然語言處理的首要任務，主要依靠語言學家手工編寫的規(guī)則和語法來解析文本。1966年美國計算機科學家約瑟夫·維森鮑姆(JosephWeizenbaum)用200行代碼實現(xiàn)了世界上第一個聊天機器人ELIZA，用來模擬心理醫(yī)生與病人進行對話。自然語言處理領域的發(fā)展

隨著序列長度L的增大，條件概率的可能性過多，計算量會指數(shù)增長，使得概率無法計算。N-gram模型假設任意一個詞出現(xiàn)的概率只和前面(N-1)個詞有關，有效降低了計算量。快速發(fā)展期（1980s—1990s）：基于數(shù)學模型和統(tǒng)計方法的自然語言處理方法嶄露頭角，使用概率來表示文本序列，一句話出現(xiàn)的概率等于構成它的每個詞出現(xiàn)的聯(lián)合概率。自然語言處理領域的發(fā)展基于深度學習的自然語言處理技術常用的自然語言處理APP突飛猛進期（2000年至今）：隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量增加、算力資源的豐富、深度學習技術的興起，神經(jīng)網(wǎng)絡技術被引入到語言模型中用于解決基于傳統(tǒng)統(tǒng)計機器學習方法的缺陷。自然語言的感知與表示自然語言處理中，自然語言感知與表示是在進行自然語言理解之前不可或缺的步驟。自然語言感知是通過人工智能方法將語音、圖像等不同形式的自然語言轉化為文本的過程。圖像文本識別通過圖像識別技術從圖像中提取出文字信息。語音識別系統(tǒng)通過識別和理解把機器把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎?。自然語言的感知與表示自然語言表示是指如何將自然語言以計算機能夠處理和理解的方式進行編碼和表示，可以分為字符編碼表示和語言模型表示兩個層次。常見文本編碼標準示例詞嵌入表示示意圖自然語言文本預處理技術文本預處理是指在進行自然語言處理或文本分析之前，對文本數(shù)據(jù)進行清洗、處理和轉換的過程，使文本數(shù)據(jù)更加規(guī)范、準確，為后續(xù)的文本分析任務提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。詞語切分與詞項規(guī)范化01文本標準化統(tǒng)一轉為UTF-8碼，去除非法及不可見字符、全角轉半角、統(tǒng)一空格符號、規(guī)范換行符等，統(tǒng)一英文大小寫和中文繁簡體。文本清洗/文本糾錯去除HTML標簽、網(wǎng)址、郵箱地址、代碼片段和廣告、表情符號，非語言符號等，修復拼寫錯誤、錯別字和語法問題。詞語切分與詞項規(guī)范化將連續(xù)文本字符串劃分為具有語言學意義的基本單元，進一步統(tǒng)一詞語的表達形式，包括詞形還原數(shù)字、單位歸一化、口語化詞匯標準化等。0203自然語言文本預處理技術原始文本：去除特殊符號、網(wǎng)址：統(tǒng)一拼寫、口語標準化：分詞、過濾標點符號：如何對下列中文文本進行預處理，清洗無效信息并統(tǒng)一語言表達，使其適合后續(xù)文本分析任務？自然語言處理核心技術詞向量表示和神經(jīng)網(wǎng)絡模型是NLP中兩個核心的技術組件。NLP通過詞向量（如Word2Vec、GloVe等）將單詞映射到高維向量空間以捕捉語義和語法特性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡（包括RNN、LSTM、GRU及Transformer等）來學習和處理語言數(shù)據(jù)中的模式和序列信息。詞向量表示一種將單詞表示為連續(xù)向量的技術，旨在捕捉詞語的語義和語法特性。它通過將詞語映射到一個高維向量空間，使得相似詞語在該空間中距離較近。常見方法包括Word2Vec、GloVe、FastText等。自然語言處理核心技術神經(jīng)網(wǎng)絡模型NLP中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FeedforwardNeuralNetworks）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RecurrentNeuralNetworks,RNN）。其中，RNN適用于處理序列數(shù)據(jù)，如語言建模和序列標注任務；而其變種LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡）和GRU（門控循環(huán)單元）在解決長依賴關系問題上表現(xiàn)出色。此外，基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡架構（如Transformer）也廣泛應用于NLP任務中，解決了RNN在并行化和長距離依賴處理上的局限性。PART

02自然語言處理典型任務自然語言處理核心任務NLP的核心任務主要是自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。NLP=NLU+NLG，NLU（自然語言理解）旨在將人類語言轉換為機器可解讀的信息，負責理解內(nèi)容；而NLG（自然語言生成）則是將機器數(shù)據(jù)轉化為人類可理解的語言表達，負責生成內(nèi)容。自然語言生成（NLG）

自然語言生成（NLG，NaturalLanguageGeneration）:提供結構化的數(shù)據(jù)、文本、圖表、音頻、視頻等，生成人類可以理解的自然語言形式的文本。NLG又可以分為三大類，文本到文本（text-to-text），如翻譯、摘要等、文本到其他（text-to-other），如文本生成圖片、其他到文本（other-to-text），如視頻生成文本。對于復雜的任務，一般都會把它分解成若干個子任務，然后針對每一個子任務，給出解決方案。解決NLG問題也采取了這種方式，即將把輸入數(shù)據(jù)轉換成輸出數(shù)據(jù)的任務，拆分成若干個子任務來解決：1.內(nèi)容測定2.構建文本結構3.集成4.詞匯選擇5.指代表達生成6.語言實現(xiàn)機器翻譯西方“巴別塔”神話

傳說起初人類語言統(tǒng)一，大家齊心協(xié)力建造通天的“巴別”塔，已彰顯力量榮耀。上帝因人類驕傲打亂其語言，導致他們無法協(xié)作，工程停工。機器翻譯“架橋”不同語言催生了格局特色的文明體系，在全球化下，打破語言壁壘、促交流共享迫在眉睫?；谧匀徽Z言處理技術的機器翻譯已基本解決了該問題，谷歌翻譯、有道詞典、科大訊飛登翻譯工具各展優(yōu)勢。機器翻譯機器翻譯技術及產(chǎn)品在跨語言信息文化交流、商業(yè)貿(mào)易、政治協(xié)商等方面作用巨大，且隨人工智能發(fā)展不斷更新提升性能，其發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：基于規(guī)則的機器翻譯、基于統(tǒng)計的機器翻譯、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯。基于規(guī)則的機器翻譯靠人工設計語言規(guī)則、詞典和語法知識模擬人工翻譯進行語言轉換。優(yōu)點：可解釋性好，規(guī)則完備準確時翻譯精準度高。缺點：規(guī)則需語言學家制定、擴展性差、維護成本高，面對復雜語法和語言結構差異難以達理想效果?；谝?guī)則的機器翻譯機器翻譯基于統(tǒng)計的機器翻譯隨著計算能力和雙語語料增多，基于統(tǒng)計的機器翻譯被提出，該類方法從統(tǒng)計學的角度來分析翻譯問題，通過計算源語言和目標語言之間的概率關系來尋找最優(yōu)翻譯結果。優(yōu)點：克服了基于規(guī)則的機器翻譯技術對人工規(guī)則依賴的局限性。缺點：語句結構不自然，翻譯質(zhì)量往往無法達到母語級別。機器翻譯基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行機器翻譯任務的端到端建模，不再需要傳統(tǒng)的基于規(guī)則或統(tǒng)計的方法，較大訓練語料庫使得翻譯結果自然流暢。目前機器翻譯最常用的深度網(wǎng)絡架構包括：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），長短時記憶網(wǎng)絡（LongShort-termMemory,LSTM）和Transformer網(wǎng)絡。共同特點：非常適合于處理

具有時序關系的數(shù)據(jù)，訓練過程中可以很好捕捉到其中關聯(lián)知識，這對于自然語言處理非常重要。機器翻譯基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯基于RNN網(wǎng)絡的翻譯模型RNN編碼器計算過程依詞序?qū)⒃~向量輸入RNN，單步輸入詞向量與上一步隱狀態(tài)結合，經(jīng)特定公式算出當前隱狀態(tài)，處理完句子后，最后一個時間步隱狀態(tài)作為句子語義表示向量（上下文向量）。文本摘要提取為了在信息爆炸時代滿足用戶高效獲取信息的需求，文本摘要提取可從原始文本提煉簡潔重要信息生成摘要，其不僅能助人們快速理解長文核心，還在新聞聚合、智能化推薦等自動化應用中起重要作用，方法主要有抽取式和生成式兩類。從原文挑選代表性詞句段拼接成摘要，保證原文語義，無語義錯誤和不流暢問題。典型的抽取式方法包括基于詞頻的方法、基于圖模型的方法以及基于深度學習的方法。抽取式摘要提取通過統(tǒng)計詞頻，結合其他信息估計詞權重，累加句子中詞權重確定句子權重，選出關鍵句子，按原文順序組合成摘要?；谠~頻的方法文本摘要提取通過某種度量策略構建文本元素間的關系圖，并通過圖中的節(jié)點連接強度（相似度）來選擇最重要的文本元素，最終組合成為文本摘要?；趫D模型的方法利用預訓練深度網(wǎng)絡實現(xiàn)對句子的表示，再結合摘要提取任務微調(diào)數(shù)據(jù)，學習到句子的重要性評價，從而實現(xiàn)由關鍵句子構成的摘要?；谏疃葘W習的方法文本摘要提取同時具備較強的上下文理解能力和語言生成能力，通過整體理解原文內(nèi)容，實現(xiàn)對文本的深層理解和信息重組，重新組織語言，生成自然流暢的文本摘要。生成式摘要提取模型的基本網(wǎng)絡類型包括了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）以及Transformer網(wǎng)絡，通過編碼器-解碼器基本架構完成原文的語義表示學習，文本摘要的自動生成。目前，基于預訓練模型（BERT,GPT等）進行微調(diào)適配文本摘要生成的任務。生成式摘要提取文本摘要提取生成式摘要提取基于BERT的摘要提取模型編碼器采用雙向Transformer，能夠深度理解輸入文本的語義與上下文信息；解碼器采用自回歸Transformer，逐步生成摘要內(nèi)容，確保語言表達的連貫性與邏輯性。編碼器與解碼器結構BART通過基于任務數(shù)據(jù)的部分網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)整，精準適配文本摘要任務，從而將冗長的原始文本壓縮為涵蓋關鍵信息的簡潔摘要微調(diào)階段文本摘要提取生成式摘要提取新聞領域應用其他場景應用法律行業(yè)應用科研領域應用在新聞傳媒領域，借助自動摘要系統(tǒng)提取新聞事件核心要素，可助力多平臺新聞內(nèi)容整合，解決信息過載問題。法律服務行業(yè)中，文本摘要生成技術可智能分析復雜法律文書，精準提取爭議焦點、裁判要旨等關鍵內(nèi)容，提高人員工作效率?？蒲蓄I域能大幅縮短科研人員文獻綜述時間，臨床領域可幫助醫(yī)生提升問診效率。在社交媒體輿情監(jiān)測、電商產(chǎn)品評價分析等場景，文本摘要技術同樣具備強大的應用潛力。智能問答系統(tǒng)智能問答是旨在通過計算機自動化地理解和回答用戶提出的問題。與傳統(tǒng)的搜索引擎不同，智能問答系統(tǒng)不僅能夠提供相關的信息鏈接，還能直接給出簡潔、精確的答案?；跈z索的問答系統(tǒng)通常依賴于一個大型的文檔庫或知識庫，當用戶提出問題時，系統(tǒng)通過檢索相關的文檔或段落來尋找最可能包含答案的部分，然后從中提取出答案?；跈z索的智能問答系統(tǒng)智能問答系統(tǒng)此類方法一般通過深度學習模型對問題進行理解，隨后結合上下文或知識信息，自主地構造出一段新的回答文本。通常采用序列到序列（Seq2Seq）模型架構或基于Transformer模型架構（如BERT、GPT等）。這些方法都可以將問題作為輸入，直接生成一個符合語法且語義合理的答案?；谏傻闹悄軉柎鹣到y(tǒng)智能問答系統(tǒng)基于生成的智能問答系統(tǒng)優(yōu)點：靈活性較強，不僅能回答檢索系統(tǒng)未能覆蓋的問題，還能夠根據(jù)上下文生成個性化的答案。缺點：生成的答案可能過于籠統(tǒng)，缺乏準確性或事實依據(jù)，尤其在處理開放域問題時，生成模型可能會給出錯誤或不相關的答案。自然語言理解（NLU）自然語言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)是所有支持機器理解文本內(nèi)容的方法模型或任務的總稱。NLU在文本信息處理處理系統(tǒng)中扮演著非常重要的角色，是推薦、問答、搜索等系統(tǒng)的必備模塊。自然語言理解信息提取表征學習理解文本，提取信息，用于具體任務文本信息抽取文本信息抽取常被用于從非結構化或半結構化的文本中自動提取有價值的結構化信息，如命名實體、關系、事件、屬性等。信息抽取技術在很多應用領域中都有廣泛的應用，如搜索引擎、問答系統(tǒng)、自動摘要、輿情分析、法律文檔處理等。文本信息抽取的具體抽取目標（有價值信息）是由具體任務和任務需求來確定的，為后續(xù)的進一步文本分析提供信息支撐，常被用于構建知識圖譜（一種結構化的知識表示架構）。常見抽取目標包括：命名實體識別、關系抽取、事件抽取、屬性抽取。文本信息抽取基于規(guī)則的信息抽取依賴于人工編寫的規(guī)則和模式來從文本中提取信息，這些規(guī)則和模式通常覆蓋句法、詞法或上下文信息等。具體可通過設計正則表達式、模式匹配或詞典和規(guī)則來實現(xiàn)?；谝?guī)則的方法通常依賴于專家知識，具有較高的可解釋性。但它們的缺點是規(guī)則編寫復雜耗時，并且難以應對新的、未知的語言結構和上下文。文本信息抽取基于機器學習的信息抽取對文本序列進行標注，為每個詞或短語分配一個標簽，表示該詞或短語屬于哪個實體類別或關系?；谛蛄袠俗?shù)據(jù)實現(xiàn)模型微調(diào)，使模型具有完成具體抽取任務的能力。傳統(tǒng)的機器學習：支持向量機、隱馬爾可夫模型、條件隨機場等。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡方法：基于BERT、GPT等預訓練基礎模型的文本信息抽取任務參數(shù)微調(diào)。文本信息抽取基于規(guī)則的信息抽取文本信息抽取常被應用于法律文檔自動分析、新聞報道事件提取、

醫(yī)療領域病例分析、社交媒體輿情監(jiān)測等。例如在法律領域，文本信息抽取可以幫助律師

從繁雜的合同和法律文書中提取關鍵條款；在醫(yī)療領域，通過自動提取患者病例中的關鍵信息，

醫(yī)生可以更高效地獲取病歷信息并做出診斷決策。全文檢索傳統(tǒng)檢索vs智能檢索技術對比在信息檢索（IR）中，自然語言處理（NLP）技術扮演著至關重要的角色、幫助系統(tǒng)更加精準地理解和處理用戶查詢、提升搜索效率和結果的相關性。PART

03自然語言處理應用案例智能語音助手智能語音助手作為人工智能技術在日常的普及交互形式，廣泛應用于多場景且典型代表眾。其核心目標是理解用戶語音意圖并反饋，自然語言處理技術貫穿工作流程構建“感知—理解—決策—表達”閉環(huán)系統(tǒng)。智能語音助手中的自然語言處理技術智能語音助手對話管理自然語言理解語音識別自然語言生成通過語音識別模塊將用戶語音信號轉化為文本，主流ASR系統(tǒng)采用深度學習聲學與語言模型結合，準確性影響下游任務。理解模塊對識別文本進行語義分析，包含意圖識別（判別用戶操作類型）與實體抽?。ㄌ崛￡P鍵語義信息）兩個子任務。對話管理模塊處理多輪對話上下文信息，維持用戶意圖連貫與交互狀態(tài)穩(wěn)定，可采用規(guī)則驅(qū)動或強化學習等方法。該模塊根據(jù)系統(tǒng)決策結果生成自然語言響應文本，生成方式有模板填充（高可控性）和數(shù)據(jù)驅(qū)動（更具多樣性與自然度）兩種。智能語音助手近年來，隨著預訓練語言模型和大規(guī)模語言生成模型的發(fā)展，語音助手的自然語言處理能力得到了顯著增強。不僅能夠理解和響應用戶的明確指令，還能支持開放域問答、個性化推薦、知識推理等復雜任務。語音助手正從“語音控制工具”演變?yōu)橹悄苷Z言交互體，在未來的人機協(xié)作中將扮演更加核心的角色。智能語音助手中的自然語言處理技術智能搜索引擎?zhèn)鹘y(tǒng)的信息檢索：系統(tǒng)往往將用戶查詢視為一組關鍵詞，通過關鍵詞匹配機制在索引中檢索相關文檔?，F(xiàn)代搜索引擎：自然語言處理技術主要圍繞查詢理解、文檔理解、語義匹配和答案生成等關鍵環(huán)節(jié)展開，構建起一個語義驅(qū)動的信息檢索系統(tǒng)。搜索引擎中的自然語言處理技術智能搜索引擎隨著預訓練語言模型的發(fā)展，搜索引擎的搜索能力也在不斷增強。未來，搜索引擎將更加智能化、對話化、個性化，進一步融入知識圖譜、多模態(tài)處理等技術，朝著“主動提供精準答案”的智能檢索方向不斷演進。搜索引擎中的自然語言處理技術ChatGPTNLP對聊天機器人至關重要，因為它允許ChatGPT理解和生成類似于人類的文本。應用理解用戶輸入；意圖識別；生成回復；對話管理；情感分析；語言模型；機器翻譯；知識表示和推理；個性化；持續(xù)學習；······NLP的進步是ChatGPT等聊天機器人能夠提供高效、有用且用戶友好體驗的關鍵因素。自然語言處理中的倫理與法律案例NLP系統(tǒng)在提升信息獲取效率、促進人機交流的同時，也引發(fā)了諸多倫理和法律層面的問題這些問題不僅關系到技術的健康發(fā)展，更關乎公民的基本權利、社會的公平正義以及技術的公共信任。因此，在推進自然語言處理技術創(chuàng)新的同時，深入探討和規(guī)范其倫理與法律問題