目录
1.自然语言处理概念
2.自然语言与编程语言的比较
（1）词汇量：
（2）结构化：
（3）歧义性：
（4）容错性：
（5）易变性：
（6）简略性：
3.自然语言处理的层次
（1）层次图
（2）自然语言处理系统输入源
（3）词法分析
（4）信息抽取
（5）文本分类与文本聚类
（6）句法分析
（7）语义分析
（8）篇章分析
（9）指代消解
（10）其他 NLP 任务
4. 自然语言处理的流派
（1）基于规则的专家系统
（2）基于统计的学习方法（机器学习）
5.自然语言处理方法发展历史
1.自然语言处理概念
- 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学 的交叉学科。
- 自然语言处理是人工智能的一个领域。
- 自然语言处理的终极目标是理解人类语言 。
2.自然语言与编程语言的比较
（1）词汇量：
自然语言的词汇量的丰富程度远远超过编程语言 。C 语言一共有 32 个关键字，Java语言则有 50 个。而汉语至今共收录了 56008 个词条，并且仍在不断增加。
（2）结构化：
编程语言是“ 结构化 ”的，而自然语言是“ 非结构化 ”的
结构化指的是信息具有明确的结构关系，可以通过明确的机制来读写 。编程语言通过极少的词汇量 + 极强的结构化实现了各式各样的程序代码。自然语言通过极多的词汇量 + 极弱的结构化实现了五花八门的表达方式。
例如，Python 用 apple.funder='乔布斯' 可以明确定义苹果公司的创始人，而中文我们可以有很多不同的说法来表达这个意思。
（3）歧义性：
自然语言含有大量“歧义”，而编程语言不允许存在“歧义”。自然语言中可能存在大量的歧义，而这些歧义在不同的语境下可能表现为不同的意思 ，而机器所处理的编程语言则不能具有任何歧义 ，有一点歧义就会导致代码的运行错误、编译错误。举一个经典的笑话：
他说：“她这个人真有意思(funy)。”她说：“他这个人怪有意思的(funy)。”于是人们以为他们有了意思(wish)，并让他向她意思意思（express）。他火了：“我根本没有那个意思(thought)！”她也生气了：“你们这么说是什么意思（Intention）？”事后有人说：“真有意思(funny)。”也有人说：“真没意思(nonsense)。”
（4）容错性：
编程语言受到编译器的管理，不存在“错误”，而自然语言存在大量的“不规范”和“错误”，而我们人类基本都可以理解这些有一些小错误的文本的意思。
（5）易变性：
编程语言变化缓慢温和，自然语言则每时每刻都在变化
（6）简略性：
自然语言经常省略大量背景知识和常识。而这些知识是计算机不拥有的。我们经常省略大量背景知识或常识，比如我们会对朋友说“老地方见” ，而不必指出“ 老地方” 在哪里。对于机构名称，我们经常使用简称，比如“工行” “地税局” ，假定对方熟悉该简称。
3.自然语言处理的层次
（1）层次图
（2）自然语言处理系统输入源
自然语言处理系统的输入源一共有 3 个 ，即语音、图像与文本 。其中文本处理是重中之重 ，其他两种数据最后也一般先要转化为文本才能进行后续的处理任务 ，对应的处理分别为语音识别（Speech Recognition）和光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）。
（3）词法分析
中文分词、词性标注和命名实体识别，这 3 个任务都是围绕词语进行分析，统称词法分析 。词法分析的主要任务是将文本分隔为有意义的词语 (中文分词) ，确定每个词语的类别和浅层的歧义消除（词性标注），并且识别出一些较长的专有名词 ( 命名实体识别) 。对中文而言，词法分析常常是后续高级任务的基础。在流水线式的系统中，如果词法分析出错，则会波及后续任务。词法分析可以说是自然语言处理的基础任务，目前中文词法分析已经非常成熟。
（4）信息抽取
词法分析之后，文本已经呈现出部分结构化的趋势 。至少，计算机看到的不再是一个超长的字符串，而是有意义的单词列表（分词结果），并且每个单词还附有自己的词性（词性标注结果）以及一些标签（命名实体识别）。根据这些分词后的单词与标签，通过信息抽取我们可以抽取出一部分有用的信息。例如通过高频词抽取出关键词；根据词语之间的统计学信息抽取出关键短语乃至句子。
（5）文本分类与文本聚类
将文本拆分为一系列词语之后，我们还可以在文章级别做一系列分析。把许多文档分类进行整理称作文本分类，例如判断一段话是褒义还是贬义的，判断一封邮件是否是垃圾邮件。把相似的文本归档到一起，或者排除重复的文档，而不关心具体类别，此时进行的任务称作文本聚类。
（6）句法分析
词法分析只能得到零散的词汇信息，通过句法分析可以得到句子之间的语法关系 。例如，在一些问答系统中，比如我们问智能语音助手“查询刘医生主治的内科病人”，用户真正想要查询的不 是“刘医生” ，也不是“内科” ，而是“病人” 。但这三个词语都是名词，只有通过句法分析清楚他们之间的语法关系才能理清。
（7）语义分析
相较于句法分析，语义分析侧重语义而非语法 。 它包括词义消歧（确定一个词在语境中的含义，而不是简单的词性）、 语义角色标注（标注句子中的谓语与其他成分的关系） 乃至语义依存分析（分析句子中词语之间的语义关系 ）。
（8）篇章分析
篇章分析可以自动分析自然语言语篇或者话语的组成结构、句际关系、语句衔接、语义连贯以及交际功能并得到相应内部表示的过程、技术和方法。简单来说就是从更为广的视角—篇章角度进行分析，自然最为复杂也最为困难，目前很不成熟。
（9）指代消解
指代消解指在文本中确定代词指向哪个名词短语的问题，举个例子：
今天晚上 10 点有国足 的比赛，他们 的对手是泰国队 。在过去几年跟泰国队 的较量中他们 处于领先，只有一场惨败 1-5。
指代消解要做的就是分辨文本中的 他们 指的到底是 国足 还是 泰国队。
（10）其他 NLP 任务
上述的这些任务是 NLP 中最为基础也最为重要的基本任务，除此之外还有一些更加偏向应用、与终端产品联系更为紧密的任务：
- 自动问答，例如 Siri。
- 自动摘要，为一篇长文档生成简短的摘要。
- 自动翻译，例如中文自动翻译英文。
注： 信息检索，一般认为信息检索（Information Retrieve, IR）是区别于自然语言处理的独立学科。虽然两者具有密切的联系，但 IR 的目标是查询信息，而 NLP 的目标是理解语言。
4. 自然语言处理的流派
（1）基于规则的专家系统
专家系统是由专家人工制定的确定性流程 ，只是看起来像人工智能而已。本质上仍然是“有多少人工，就有多少智能。”专家系统在 NLP 领域的应用有波特词干算法（Poter stemming algorithm），广泛应用于英文词干提取，部分规则例如：
专家系统要求设计者对所处理的问题具备深入的理解，并且尽量以人力全面考虑所有可能的情况。它最大的弱点是难以拓展。当规则数量增加或者多个专家维护同一个系统时，就容易出现冲突。显然对于复杂的自然语言，尤其是中文，可能只有很小很小的领域才能应用专家系统。这种方法基本已经落伍了。
（2）基于统计的学习方法（机器学习）
现在机器学习的本质实际上就是“统计智能”，机器学习的很多算法都是来源于统计学，自然语言处理同样不例外，统计学习方法其实就是机器学习的别称，目前是自然语音处理中最为重要的一种方法。统计，指的是在语料库上进行统计，让机器自动学习一些自然语言的规律 。语料库指的是人工标注的结构化文本。
5.自然语言处理方法发展历史
既然自然语言处理位于机器学习的应用层，那么自然语言处理的历史如同机器学习的历史一样，经历了从逻辑规则 到统计模型 的发展。
