匯報人:XXX人工智能基礎與應用理解人工智能的關鍵技術03在當今信息化快速發(fā)展的時代，自然語言處理（NLP）作為一項核心技術，巧妙地連接了人類豐富的語言世界與機器的精密邏輯3.2自然語言處理3.2.1自然語言處理概述自然語言與人工語言的區(qū)別自然語言是人類社會發(fā)展的產物，可能存在二義性；人工語言如編程語言，設計時避免了歧義，以確保明確性自然語言處理的目標與應用自然語言處理旨在讓計算機理解并使用人類語言，如實現(xiàn)翻譯或語音控制，是實現(xiàn)真正智能的關鍵自然語言處理的技術與挑戰(zhàn)自然語言處理技術融合多學科，旨在讓計算機理解、解釋和生成人類語言，以實現(xiàn)更智能的交流和信息處理自然語言處理的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)自然語言處理技術在生成上取得突破，但理解文本的歧義性和多義性仍是挑戰(zhàn)3.2自然語言處理3.2自然語言處理文本預處理基礎文本預處理是將原始文本轉換為分析和建模適配形式的關鍵步驟，直接影響結果效果中英文分詞對比中文分詞難度大，無明顯詞界，需借助工具如jieba；英文則因詞形變化多需考慮分詞方法與停用詞處理分詞方法包括詞典匹配、統(tǒng)計和深度學習。停用詞處理能去除無意義的詞語，提高文本分析的準確性。使用jieba庫在Python中進行分詞并去除停用詞，可得到更干凈的分詞結果3.2.2自然語言處理的關鍵技術1.文本預處理3.2自然語言處理分詞是指將文本切分成獨立的詞語或標記。不同語言的分詞方法有一定的區(qū)別，中英文分詞有3個典型區(qū)別。

①分詞方式不同，中文更難。

②英文單詞有多種形態(tài)。

③中文分詞需要考慮粒度問題。（1）分詞。3.2自然語言處理

停用詞是指在文本中頻繁出現(xiàn)但對文本分析無實際意義的詞語，如中文的“的”“了”“在”，英文的“the”“is”“at”等。去除停用詞的目的是減少噪聲，提高模型的性能。（2）去停用詞。（3）詞性標注。

詞性標注是指為每個詞語標注其詞性，如名詞、動詞、形容詞等。詞性標注對于后續(xù)的語義分析和信息提取具有重要作用。3.2自然語言處理

包括將文本中的所有字母轉換為小寫、去除標點符號、去除空白字符等，以簡化文本格式，減少因格式不同而導致的詞語重復問題。（4）文本格式統(tǒng)一。（5）拼寫糾正。

拼寫糾正是指對文本中的拼寫錯誤進行糾正，提高文本的質量和一致性。這一步在處理用戶生成內容（如社交媒體評論）時特別有用。3.2自然語言處理（6）歸一化處理。歸一化處理包括數(shù)字歸一化（如將所有數(shù)字轉換為一個統(tǒng)一的標記）和日期歸一化（將不同格式的日期統(tǒng)一為一種格式）。（7）文本標準化。文本標準化是指處理縮寫、口語化表達等，將其轉換為標準形式。3.2自然語言處理（1）詞袋模型將文本表示為詞頻向量，忽略詞語的順序和語法關系，將文本簡單地視為一個無序的詞匯集合，通過統(tǒng)計詞頻來表征文本內容。構建詞袋模型步驟文本預處理→構建詞匯表→詞頻統(tǒng)計→構建單詞出現(xiàn)次數(shù)的向量，即為詞袋模型2.特征提取3.2自然語言處理詞袋模型示例使用BoW模型，構建詞匯表，統(tǒng)計詞頻，文本1向量為[1,1,1,1,1,0,0]，文本2向量為[0,0,1,1,1,1,1]特征提取對文本進行預處理，不進行詞干提取和詞形還原，直接統(tǒng)計詞頻，形成詞袋表示詞袋模型應用3.2自然語言處理詞袋模型優(yōu)缺點詞袋模型簡單易用，適用于文本分類和聚類，但因忽略詞序和語義信息，且詞匯表過大，可能導致效果有限3.2自然語言處理TF-IDF模型改進詞袋模型，綜合詞頻與詞語重要性，提升重要詞權重，降低常見詞影響詞頻TF計算給定詞在文檔中出現(xiàn)次數(shù)，歸一化處理，防止偏向長文檔，確保詞重要性評估準確（2）TF-IDF3.2自然語言處理逆文檔頻率與TF-IDF應用TF-IDF模型TF-IDF有效提取文本特征，廣泛用于信息檢索和自然語言處理，但忽略詞序，對停用詞處理不靈活，敏感于語料庫大小逆文檔頻率IDFIDF衡量詞的重要性，由總文檔數(shù)除以含該詞文檔數(shù)后取對數(shù)得到，反映詞的普遍重要性（3）詞嵌入詞嵌入的原理主要源于神經網絡模型的發(fā)展和對分布式表示理念的理解和應用。詞嵌入的原理詞嵌入技術將單詞轉換為向量，捕捉語義和上下文關系，如Word2Vec、GloVe和FastText詞嵌入技術概覽3.2自然語言處理詞嵌入技術有一些經典模型。①Word2Vec：通過神經網絡學習詞語的嵌入向量，目標是讓語義相似的詞語具有相似的向量表示。②GloVe（globalvectorsforwordrepresentation）：一種基于全局詞共現(xiàn)矩陣的詞嵌入方法。與Word2Vec的局部上下文學習方式不同，GloVe利用全局的詞語共現(xiàn)信息來學習嵌入向量。③FastText：一種基于子詞單元的詞嵌入模型。它不僅將每個詞表示為一個嵌入向量，還將詞分解為多個子詞（如詞干、前綴、后綴），從而可以更好地處理未登錄詞（即在訓練語料中未出現(xiàn)的詞）及詞語的形態(tài)變化。3.2自然語言處理GloVe與FastText介紹01詞嵌入技術GloVe基于全局詞共現(xiàn)，利用詞語共現(xiàn)信息學習嵌入向量，不同于Word2Vec的局部上下文學習02FastText模型FastText基于子詞單元，分解詞為多個子詞，處理未登錄詞及形態(tài)變化，增強詞嵌入模型的泛化能力3.2自然語言處理GloVe與FastText介紹（４）主題模型用于發(fā)現(xiàn)文檔中的潛在主題。常見的主題模型包括LDA和NMF等。（５）N-gram模型將文本分割成連續(xù)的N個詞語或字符的組合，能夠捕捉局部的詞序信息。常見的N-gram模型包括Unigram（1-gram）、Bigram（2-gram）和Trigram（3-gram）等。3.2自然語言處理解碼器由多頭自注意力層、編碼器-解碼器注意力層和前饋全連接層構成，接收編碼器輸出和目標序列解碼器結構解析編碼器是Transformer的核心，由多層組成，每層包含多頭自注意力和前饋全連接層，負責將輸入序列轉化為上下文表示向量編碼器結構解析Transformer模型的核心結構包括編碼器和解碼器兩者均由多個相同的層堆疊而成。Transformer模型結構。3.深度學習模型Transformer核心機制自注意力機制讓Transformer能理解序列元素間的關系，增強上下文理解自注意力機制解析多頭注意力機制將輸入序列分成多個頭，每個頭學習不同方面，增強模型的表達能力，便于捕捉更豐富的上下文信息多頭注意力機制介紹3.2自然語言處理Transformer模型在NLP中廣泛應用，如機器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)，也拓展至計算機視覺和語音識別領域Transformer在NLP的應用Transformer通過自注意力機制并行處理序列，提高訓練效率，不同于RNN的逐步處理Transformer與RNN的對比位置編碼用于Transformer，通過正弦和余弦函數(shù)將位置信息注入序列，幫助模型理解單詞順序位置編碼的重要性010203Transformer位置編碼與并行化能力3.2自然語言處理構建知識圖譜圖譜計算與存儲圖譜知識更新知識圖譜應用通過自然語言處理理解人類語言，建立詞匯、句義、上下文關聯(lián)，結合知識挖掘和整合支持機器理解、學習和推理，用于語義搜索、智能問答、行業(yè)分析等領域，提升AI智能水平持續(xù)知識挖掘與整合，更新知識庫，確保機器理解的準確性和時效性采用分布式圖索引及存儲計算技術，高效處理大規(guī)模知識圖譜，支持復雜查詢和推理3.2.3知識圖譜1.什么是知識圖譜信息鏈由事實、數(shù)據(jù)、信息、知識及智能五個鏈環(huán)構成。這五個鏈環(huán)相互關聯(lián)，形成了一個完整的信息處理鏈條事實、數(shù)據(jù)、信息、知識、智能構成信息鏈，形成完整信息處理鏈條信息鏈構成事實是信息鏈起點，客觀存在、未經加工的原始事件或現(xiàn)象事實定義數(shù)據(jù)是事實量化或記錄結果，信息原始形態(tài)，以數(shù)字、符號或文字呈現(xiàn)數(shù)據(jù)定義3.2自然語言處理知識圖譜：什么是知識圖譜01信息是加工、整理、解釋后的數(shù)據(jù)，傳達特定意義，提升數(shù)據(jù)可讀性和可用性信息定義02知識基于信息，通過歸納、總結、推理形成，具有普遍性和規(guī)律性，提供解決問題思路知識定義03智能基于知識，分析挖掘信息，形成戰(zhàn)略價值或決策支持信息智能定義3.2自然語言處理知識圖譜的概念與特點01知識圖譜定義知識圖譜是結構化數(shù)據(jù)模型，用實體及關系構建網絡，展示概念與關系，有序、直觀且語義豐富02知識圖譜特性特性包括結構化、可視化、強大的語義表達與推理能力，以及高可擴展性和高效查詢模式，支持知識庫不斷完善和高效查找3.2自然語言處理（1）結構化：以結構化的方式存儲知識，使得知識更加有序、易于理解和利用。（2）可視化：通過圖形化的方式展示知識，使得知識之間的關系更加直觀、清晰。（3）語義化：具有強大的語義表達能力，能夠描述事物之間的復雜關系，支持語義推理和查詢。（4）可擴展性：具有良好的可擴展性，可以根據(jù)需要添加新的節(jié)點和邊，不斷完善和豐富知識庫。（5）高效性：知識圖譜的查找模式為從三元組中查找所需的內容，對于多跳查找時，知識圖譜的聯(lián)系和推理性優(yōu)于關系數(shù)據(jù)庫的連接操作，所以查詢效率會大幅提升。知識圖譜具的特點3.2自然語言處理知識圖譜的體系架構（圖3-45）也指其構建模式結構，包含知識圖譜的構建與更新過程。知識圖譜構建從最原始的數(shù)據(jù)（包括結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)）出發(fā)，采用一系列自動或者半自動的技術手段，從原始數(shù)據(jù)庫和第三方數(shù)據(jù)庫中提取知識事實，并將其存入知識庫的數(shù)據(jù)層和模式層。2.知識圖譜的體系架構3.2自然語言處理3.2自然語言處理3.2自然語言處理數(shù)據(jù)層與模式層由事實組成，用三元組表達，選擇圖數(shù)據(jù)庫如Neo4j、FlockDB、GraphDB及GolaxyGraph存儲知識圖譜數(shù)據(jù)層構建在數(shù)據(jù)層之上，核心為本體庫管理，形成結構化知識庫，層次結構強，冗余小知識圖譜模式層3.2自然語言處理知識轉化步驟01知識抽取從數(shù)據(jù)源抽取實體、屬性和關系，形成高質量事實表達，為基礎模式構建奠定基礎03知識表示以知識圖譜形式表示整合知識，構建節(jié)點和邊，形成復雜網狀結構02知識融合整合知識要素，消除冗余沖突，實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)融合，形成高質量知識庫04知識推理基于知識圖譜進行推理挖掘，發(fā)現(xiàn)新知識和模式3.2自然語言處理知識圖譜的構建方法主要有3種：自底向上構建、自頂向下構建和自底向上和自頂向下混合構建的方法，如圖3-46所示。3.2自然語言處理構建方法知識圖譜體系架構涵蓋邏輯結構、技術架構及構建方式，構成基礎框架，支持多領域應用知識圖譜構建方法自底向上從數(shù)據(jù)提取實體，自頂向下構建概念層次，混合方法結合兩者，形成全面準確圖譜3.2自然語言處理（1）自底向上構建：從開放鏈接的數(shù)據(jù)源中提取實體、屬性和關系，加入到知識圖譜的數(shù)據(jù)層；然后將這些知識要素進行歸納組織，逐步往上抽象為概念，最后形成模式層。（2）自頂向下構建：從最頂層的概念開始構建頂層本體，然后細化概念和關系，形成結構良好的概念層次樹。（3）自底向上和自頂向下混合構建：結合自底向上和自頂向下的方法，以構建更全面、更準確的知識圖譜。3.2自然語言處理語音識別是自然語言處理的一部分，兩者共同目標是處理人類語言語音識別與自然語言處理語音識別技術聚焦將語音轉化為文本，讓計算機能理解人類語言，常用于人機交互和信息檢索語音識別技術概述語音識別將語音信號轉為文本，核心算法包括信號采集、特征提取、模型訓練和文本生成。廣泛應用于智能助手、電話客服和語音控制等領域語音識別的核心算法與應用語音識別轉譯為文本，結合自然語言處理技術，理解并回應用戶語音，尤其在智能助手領域語音識別自然語言處理3.2.４

語音識別與語音處理1.語音識別與語音處理概述3.2自然語言處理3.2自然語言處理語音識別的核心算法原理（1）語音信號采集：通過麥克風等設備采集語音信號，并進行預處理和濾波。聲音波形如圖3-48所示。（2）語音特征提?。簭奶幚砗蟮恼Z音信號中提取有意義的特征，如音頻波形、頻譜（圖3-49）、時域特征、頻域特征等。常用的特征提取方法包括MFCC（梅爾頻率倒譜系數(shù)）等。（3）語音模型訓練：使用訓練數(shù)據(jù)集對語音模型進行訓練，以學習語音信號與文本之間的映射關系。常用的模型包括隱馬爾可夫模型、支持向量機、深度神經網絡、循環(huán)神經網絡等。（4）文本生成：結合聲學模型和語言模型，將語音信號轉換為最終的文本輸出。3.2自然語言處理語音處理技術的應用場景①

搜索引擎優(yōu)化：通過語音搜索提高搜索引擎的效率和用戶體驗。②

機器翻譯：結合語音識別和自然語言處理技術，實現(xiàn)語音到文本的翻譯。③

情感分析：對語音識別后的文本進行情感分析，了解用戶的情感傾向。④

聊天機器人：結合語音識別、自然語言處理和文本生成技術，實現(xiàn)與用戶的智能對話。語音包含的不僅是語義，還有情感色彩。不同情感、語調使同一句話產生不同理解情感語音的層次與特征激動時語速快，能量大的語音常表示歡喜、憤怒或驚訝，反之可能表示悲傷。不同情感的基頻也不同，如歡快和憤怒基頻高，悲傷則低韻律特征與情感表達情感語音的聲學特征包括韻律、音質和頻譜特征，這些特征直接影響情感處理的準確性情感語音的聲學特征分類音質和頻譜特征與情感相關，如振幅大常表示歡快，小則表示悲傷。統(tǒng)計特征參數(shù)如平均值、變化率常用于情感分析音質與頻譜特征的情感關聯(lián)語音情感識別技術能識別說話者的情感狀態(tài)，應用廣泛，如娛樂、家居、客服和心理監(jiān)測情感語音技術前景3.2自然語言處理1.語音識別與語音處理概述3.2自然語言處理3.2自然語言處理語音情感識別系統(tǒng)主要由三部分組成——語音信號采集、語音情感特征提取和語音情感識別3.2自然語言處理語音情感識別技術的應用前景娛樂產業(yè)：在游戲、電影、音樂等領域智能家居：通過識別家庭成員的情緒狀態(tài)客戶服務：在客戶服務領域心理健康監(jiān)測：在心理健康監(jiān)測領域3.2自然語言處理運用深度學習，基于Transformer架構，對大量文本數(shù)據(jù)進行訓練，理解語言復雜性大模型訓練方法相比小型模型，大模型更能體現(xiàn)語言的微妙之處，性能表現(xiàn)更優(yōu)與傳統(tǒng)模型對比參數(shù)量巨大，能捕捉語言細節(jié)，提高處理自然語言任務的準確性和流暢性優(yōu)勢特性0102033.2.５

大語言模型3.2自然語言處理大規(guī)模語言模型擁有數(shù)十億至百億參數(shù)，通過萬億級別數(shù)據(jù)預訓練，能理解并生成復雜