自然语言处理范文精选

【摘要】自然语言处理技术的发展，最终导致计算机拥有了客观的信息处理功能。本文主要介绍了自然语言处理与中文信息处理发展情况。介绍了自动分词技术的发展概况，一些常用的中文自动分词方法以及目前已经实现的一些分词系统。探讨了自然语言处理技术，特别是自动分词技术，在对外汉语教学的实践中应用的可能性。

【关键词】语言处理；自动分词技术；信息技术

一、自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是主要研究人与计算机交际中的语言问题的一门学科。“自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算机框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”（Manaris， 1999）更简单直观的说法，就是采用计算机技术来研究和处理自然语言。

自然语言是指人们口常使用的语言，如汉语、英语、口语、法语等，它是人类进行学习和互相交流的工具。“在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用语言，据统计用于数学计算仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。

所谓语言信息处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。采用计算机技术来研究和处理自然语言是20世纪40年代末，50年代初才开始的，经过50多年的发展，这项研究取得了长足的进展，形成了计算机学科中一门重要的新兴学科—自然语言处理。

在信息化社会中，语言信息处理的技术水平和每年所处理的信息总量已成为衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。同时自然语言处理技术作为自然语言理解这一能够开启人机交流的高层次技术的基础，也一直是人工智能界所关注的核心课题之一。显然，如果计算机能够理解自然语言，人机间的信息交流就能够以人们所熟悉的本族语言来进行。这不仅将成为计算技术的一项重大突破，将有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识，对于语言的教学与学习将会有巨大的指导意义。

二、自然语言处理发展概况及其成就

【摘 要】自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。论文首先论述该技术的起源和发展，然后重点研究该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被广泛应用于各个领域。

【关键词】自然语言；处理；语言翻译；人工智能

一、引言

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要研究方向。它研究的主要内容是能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求也越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。

二、自然语言信息处理技术简介

语言是信息的载体，也架起了人与人之间交流的桥梁，语言好比一条公路，架起了交流的纽带。语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会和经济发展的重要支撑性技术。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位（字、词、语句、篇章等等）进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学，是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。

自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。

摘要：本文讨论自然语言处理的计算模型。目前已经存在有各种类型的语言计算模型，如分析模型、概率统计模型、混合模型等，这些模型各具特色，并存在其自身的局限性。自然语言处理作为一个不适定问题，我们将讨论求解这类问题的本质困难，面临的挑战，以及解决这些困难的途径。

关键词：人工智能；自然语言处理；计算模型；分析模型；概念统计模型；混合模型；不适定问题

中图分类号：TP391

文献标识码：A

编者按：Internet时代对中文信息处理提出了更多、更新的需求，同时，致力于中文信息处理研究的队伍也在不断地壮大。在这支队伍中，既有在这个领域里长期辛勤耕耘的老兵，也有初出茅庐的新人。为了使研究者们得以在更高的起点上开展研究，我们特向该领域(或相关领域)的资深专家和学者约稿，这些稿件或是多年研究成果的厚实积累以及发轫于斯的深刻思考，或是具有前瞻性的前沿课题探索，或是相关研究工作系统而深入的综述。我们设立了一个约稿专栏，陆续刊登此类稿件，以飨读者。本期刊登其中的2篇，分别是张钹院士的“自然语言处理的计算模型”、黄昌宁教授等的“中文分词十年回顾”。相信这些论文对读者全面、深刻地了解乃至理解相关学术问题，一定会大有裨益。

1 引言

本文讨论的“自然语言处理”都是指利用电子计算机对自然语言的各级语言单位进行的自动处理，包括对字、词、句、篇章等进行转换、分析与理解等等[1]。与电子计算机的发展历史相比，自然语言处理算是一门很“老”的学科了。电子计算机刚刚问世，计算机科学家就对语言的机器处理备感兴趣，不久语言学、心理学、认知科学、人工智能等不同领域的学者也纷纷参入他们的研究队伍，一门新的研究领域――自然语言处理从此诞生。翻开它的历史，人们会发现，自然语言处理的发展道路并不平坦，研究工作跌宕起伏，时而乐观，时而悲观。人们对自然语言自动处理的困难通常估计不足，对它发展的前景往往过于乐观。可是，实践却一再表明事实并非如此，研究工作总是困难重重，进展缓慢，于是引来了悲观情绪。奇怪的是，这种乐观与悲观情绪的交替、循环在半个多世纪自然语言处理的发展历史上却不断地重演着。

早在二次世界大战期间，现代电子计算机还处于襁褓之中，利用计算机来处理自然语言的想法就已经出现了。当时人们从破译军事密码的工作中得到启示，以为不同的语言(中文，英文，还有其他语种)只不过是对“同一语义”的不同编码而已。于是想当然地认为，采用译码技术“破译”(理解)这些“码”(语言)应该不成问题。结果却大大出乎人们的意料，自然语言自动处理居然比破译密电码困难得多!

摘要:自然语言信息处理是人机交互的关键技术,已得到高速的发展。论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展,然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测随着计算机技术的进一步发展,自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。

关键词:自然语言处理;语言翻译;人工智能

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 06-0000-02

Intelligent application of Natural Language Information Processing

Huang Li

(Baoji University of Arts&Sciences,Baoji721007,China)

Abstract:This paper discusses a simple origin and development of the technology,then focuses on the technical aspects of the text and the extensive use of voice.With the computer technology can predict the further development of natural language information processing technology will be applied to more fields.

Keywords:Natural language processing;Language translation;

Rada F. Mihalcea

Graphbased Natural

Language Processing and

Information Retrieval

2011,208pp

Hardback

ISBN9780521896139

图论和自然语言处理与信息检索是两个经充分研究的学科。传统上，人们认为这两个领域是互不相干的，它们有不同的算法、不同的应用和不同的终端用户。但是，最新的研究表明这两个领域是以各种不同的方式紧密连接的，自然语言处理与信息检索应用在图的理论框架中找到了有效的解决方案。本书是对自然语言处理及信息检索基于图的算法的用途的全面描述。作者把诸如词汇语义学、文本汇总、文本挖掘、本体论构造、文本分类和文本检索等不同的课题汇聚在一起，以文本及信息处理任务图的理论方法的利用为共同基础主题，把这些课题相互连结起来。作者的目的是使读者对此具有足够的理解以便做出有根据的决策，这些决策都是涉及在未来的文本处理应用中使用基于图的算法的。并且通过对图的理论算法应用，识别提高自然语言处理和信息检索水平的机遇。

论文关键词：自然语言处理　语言翻译　人工智能

论文摘要：自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展，然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测随着计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。

一、引言

近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。

二、自然语言信息处理技术简介

自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如c语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。

三、智能应用

通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。

[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。

[关键词]自然语言处理　共词分析法　聚类分析　因子分析

[分类号]G350

1　引言

最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义：

“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(Linguistic Compe-tence)和语言应用(Linguistic Performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术”。

这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。

在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。

哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室，以哈工大计算机学院语言技术研究中心为主要依托，由机器智能与翻译实验室、智能技术与自然语言处理实验室、信息检索实验室和语音处理实验室联合组成，由教育部和微软亚洲研究院联合支持并资助。到目前为止，先后有200多名教师和学生加入实验室进行研究工作，是目前世界上规模最大的自然语言处理和语音技术实验室。

1发展历程

在微软亚洲研究院的成立之初，微软就与哈尔滨工业大学计算机学院开展了密切的合作，为如今深入广泛的合作打下了深厚的基础。

首先，早在2000年6月，哈工大80周年校庆之际，时任微软亚洲研究院院长的李开复博士和任哈工大党委书记的李生教授就对具体合作事宜达成了一致意见。“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”在哈工大校庆期间揭牌，开辟了双方合作之路。合作之初，哈工大方面的合作主体是机器智能翻译研究室，当时约有师生40人。这是微软在中国设立的唯一的机器翻译联合实验室，随后的4年中，双方探讨并尝试了多种合作方式，并将其中成功的合作经验，延续至今。例如：双方首先共同确定培养计划，然后哈工大派遣研究生到微软亚洲研究院实习，由微软亚洲研究院帮助培养；双方互相派遣学者访问，增进了解，互通有无；共同邀请国内外专家学者，举办研讨会，决定研究规划和研究策略；研究院将部分基础性研究，委托联合实验室进行；研究院资助联合实验室一定的相关软硬件等。在这一阶段的探讨中，不仅积累了宝贵的合作经验，而且获得了丰硕的研究成果，具体包括双语(英汉)语料库词汇对齐工具研究、双语(英汉)语料库加工、双语(英汉)语料库自动对齐算法研究、翻译知识自动获取技术研究、便携式实例翻译系统、中英文统计句法分析器等研究课题和项目。而且还培养了一批优秀的研究人员，这是双方合作的第一个高潮。

在2004年6月，基于“哈工大-微软机器翻译技术联合实验室”所做出的成绩以及哈工大在语言语音处理研究方面的研究成果，将已有实验室进一步扩大成为必然。2004年6月4日至6日，时值“哈工大-微软机器翻译联合实验室”成立4周年之际，微软亚洲研究院院长沈向洋博士等一行7人访问哈工大。鉴于过去四年联合实验室取得的成绩，双方一致同意把合作范围从原来单纯的机器翻译进一步扩展到自然语言和语音技术的研究，“哈工大-微软机器翻译联合实验室”的名称也相应地改为“哈工大-微软自然语言处理及语音技术联合实验室”。这是双方合作进一步深入和广泛的明显标志。哈工大的合作主体，也由原来单独的机器智能与翻译研究室扩展到了智能技术与自然语言处理研究室、信息检索研究室和语音处理研究室，这不但丰富了双方合作所涉及的范围，而且也加强了联合实验室整体研究的能力，这种合作框架一直保留至今。同年11月份，经教育部批准，联合实验室被批准为教育部重点实验室，这是我们与微软亚洲研究院合作历史上的里程碑，也是对我们之前合作的极大肯定，联合实验室的合作被提到了新的高度，从此双方合作更加正式规范，重点实验室正式诞生，双方的合作进入了第二个高潮。

在2006年7月，“教育部-微软语言语音重点实验室”深圳分部成立，双方开始共同探讨深入研究的新策略，这是双方合作过程中的一个重大尝试和突破，双方合作日益成熟。

2人员构成与组织结构

“哈工大语言语音教育部-微软重点实验室”现由李生教授(哈工大)、周明博士(微软)总体上负责和规划，并分别担任各方的主任；由王晓龙教授、赵铁军教授、韩纪庆教授和刘挺教授分别主持负责相关研究室的具体工作，担任副主任。为了加强重点实验室的学术研究实力和研究氛围，我们还为此成立了学术委员会，包括微软亚洲研究院洪小文副院长在内的海内外多名知名专家担任委员，极大加强了重点实验室的整体研究实力。

摘要：

通用信息模型（CIM） 是工业界的一种公开标准，并已实现于很多产品中，大量的bug被发现和修复。为了减少了人工查找错误根源所需的时间和精力，提出一种基于自然语言处理的方法对CIM 的bug进行自动调试。首先使用最大熵模型对已解决bug的文档描述进行分词，然后基于构建的词典使用simHash找出那些重复性很大的已修复的bug，最后使用文档处理的方法分析客户提供的trace找出问题所在和解决方法。实验结果取得了87.5%准确率， 表明了该方法的有效性。

关键词：

通用信息模型；自然语言处理；最大熵模型；调试；文档处理

0引言

随着计算机软件产品的复杂性越来越高，开发者用于发现bug的时间和精力也越来越多，所需的知识要求也越来越全面，这也使得人工发现和解决bug越来越不切实际。随着对产品的要求越来越高，调试已经成为软件开发中一个非常重要的部分，研究表明调试花费了程序员大量的时间。传统上的调试是一种人工过程，并且这个过程非常繁琐和具有挑战性。例如程序员为了查找错误根源去获取执行的状态，但是状态可能有很多种，程序员很难人工去确定。所以自动调试就显得越来越有意义，但是完全自动化也是不可能的，所以希望尽可能利用已有的信息来排除那些不相关的代码。这样程序员就可以集中精力去查找那些可能导致问题的关键代码，大大节省了程序员所需的时间和精力。

事实上，近些年越来越多的研究也开始关注自动调试，例如一些基于统计的方法[1-4]，该方法首先使用断言采样机制去部署软件和收集用户执行的相关信息，然后使用统计度量去发现那些与bug相关的断言。另外一些方法[5-9] 通过收集代码运行时的控制流、数据流以及程序状态信息，然后使用统计分析的方法发现那些可疑代码。但是上面的这些方法的准确性与事先定义的由数据驱动的模型非常相关，并且限制了处理的数据量大小，另外使用复杂模型很容易导致扩展性问题。以上的方法只是从代码中去发现问题，并没有充分利用已有的一些信息，例如以前所解决的bug的信息。另外大型软件都会产生大量的trace，程序员逐行查看这些文件是非常耗时耗力的，如何从这些trace中快速发现那些bug的错误根源需要更高效的手段。

本文提出用基于自然语言处理的方法对通用信息模型（Common Information Model，CIM） 的bug进行自动调试，主要基于以下几个原因：1）很多CIM产品被公司所开发，并且已经使用了很长的时间，已经有很多的bug被开发者所解决，并且这些记录也已经被保存。

摘 要：自然语言处理是人工智能领域所研究的重要课题之一，同时也是目前最前沿的科技研究热点之一。探究并实现人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是未来人工智能的核心驱动力。因此，了解自然语言处理技术的科学内涵，阐述自然语言处理的研究方法及发展历史，深入探究自然语言处理在各个领域中的应用与现状，进一步展望未来的发展趋势，是十分必要且有意义的。

关键词：自然语言；处理；人工智能；机器学习

中图分类号：TN941.1 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）02-0196-02

随着社会的日益信息化，计算机学科也在逐步发展成熟，人们也越来越强烈地希望能更好地同计算机进行交流。而伴随信息爆炸而来的是更为广阔的信息检索需求、日益严峻的信息安全问题以及潜力十足的机器翻译市场。如何让计算机实现自动的语言处理功能、挖掘和有效利用海量语言信息显得尤为重要，也对于人工智能研究领域提出了更新的要求。

1 自然语言处理的含义及任务

1.1 自然语言处理的含义

1.1.1 什么是自然语言处理

自然语言处理（NLP， Natural Language Processing）是使用机器处理人类语言的理论和技术，将语言做为计算对象来研究相应的算法。目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又被叫做自然语言理解（NLU， Natural Language Understanding），也称为计算语言学（Computational Linguistics）。