多伦多大学自然语言处理(NLP)的工具和方法

自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，更具体地说是人工智能(AI)的一个分支，致力于让计算机能够像人类一样理解文本和口语。NLP 将计算语言学(基于规则的人类语言建模)与统计学、机器学习和深度学习模型相结合。这些技术结合在一起，使计算机能够处理文本或语音数据形式的人类语言，并 "理解 "其全部含义，以及说话者或作者的意图和情感。

NLP 使计算机程序能够将文本从一种语言翻译成另一种语言，响应语音命令，并快速(甚至实时)总结大量文本。您可能已经在声控 GPS 系统、数字助理、语音转文字听写软件、客户服务聊天机器人和其他消费便利产品中见识过 NLP。但是，NLP 在业务解决方案中也发挥着越来越重要的作用，有助于简化业务运营、提高员工生产力和简化关键业务流程。

一、自然语言处理(NCP)的工具和方法

1.Python 和自然语言工具包 (NLTK)

Python 编程语言为解决特定的自然语言处理任务提供了广泛的工具和库。自然语言工具包 (NLTK) 提供了其中的许多工具和库，这是一个用于构建 NLP 应用程序的开源库、应用程序和教育资源的集合。

NLTK 包括用于上述许多 NLP 任务的库，以及用于句子解析、单词分割、解析和形态还原(将单词还原为词根的方法)、标记化(分解短语、句子、段落)和段落标记等子任务的库，以帮助计算机更好地理解文本。) 它还包括语义推理等功能库，即根据从文本中提取的事实进行逻辑推理的能力。

2.统计 NLP、机器学习和深度学习

最初的 NLP 应用是基于规则的人工系统，可以执行某些 NLP 任务，但无法轻松扩展以处理似乎无穷无尽的异常流或不断增长的文本和语言数据量。

统计 NLP 将计算机算法与机器学习和深度学习模型相结合，自动提取、分类和标注文本和语音数据中的特征，然后为这些特征的每个可能值分配统计概率。现在，基于卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的深度学习模型和学习方法使 NLP 系统能够即时学习，并从大量非结构化和无标签的原始文本中提取更准确的含义和语言数据集。

二、自然语言处理任务

人类语言充满歧义，这使得编写能够准确判断文本或语音数据含义的软件变得异常困难。同音字、反语、成语、隐喻、语法例外和句子结构差异只是人类语言的部分特征，这些特征需要多年的学习，但程序员必须教会自然语言应用程序识别和辨别这些特征。从一开始就知道这些应用程序是否有用是非常有用的。

有些自然语言处理任务会分解人的文本和语音数据，以帮助计算机理解接收到的内容。这些任务包括：

1.语音识别

语音识别也称为语音到文本的转换，是将语音数据可靠地转换为文本数据的任务。任何执行语音命令或回答口语问题的应用程序都需要进行语音识别。语音识别尤其具有挑战性，因为人们说话的速度非常快，口齿不清，口音和语调各异，语法也往往不正确。

2.词法标记

语法标记是指根据某个词或一段文字的用法和上下文确定其词法关系的过程。根据词法标记，我们可以确定 "I can make a paper aeroplane "句子中的 "make "是动词，而 "What make of car do you own? "句子中的名词是动词。句子 "What make is your car? "中的名词被识别为名词。

3.词义消歧

词义消歧是一种语义分析过程，它对具有多个含义的词进行词义选择，以确定在特定语境中最有意义的词。例如，消歧义有助于区分动词 "to do "在 "to reach "和 "to bet "中的含义。

4.命名实体识别

命名实体识别(NEM)可将单词或短语识别为有用的实体;例如，NEM 可将 "肯塔基州 "识别为一个地点，将 "弗雷德 "识别为一个人名。

5.共指解析

共指解析是确定两个词是否指代同一对象的任务。最常见的例子是识别代词所指的人或物(如 "她"="玛丽")，但也可能涉及识别文本中的隐喻或成语(如 "熊不是动物，而是毛茸茸的大人")。

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