自然语言处理 Natural Language Processing(NLP) 陈家骏,戴新宇 chenjionju. edu.cn daixinyu@nj u. edu. cn
自然语言处理 Natural Language Processing(NLP) 陈家骏，戴新宇 chenjj@nju.edu.cn daixinyu@nju.edu.cn
主要内容(1) 口自然语言处理概述 ■什么是自然语言处理 ■自然语言处理的典型应用 ■自然语言处理的基本任务 ■自然语言处理的基本策略和实现方法 ■自然语言处理的难点 ■自然语言处理所涉及的学科 (http://cs.nju.educn/chenjiajun/nlptraditional.ppt
主要内容（1） 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科 (http://cs.nju.edu.cn/chenjiajun/nlp_traditional.ppt)
主要内容(2) 口基于规则(知识工程)的传统自然语言处理方法 (理性方法) ■基于词典和规则的形态还原(英语)、词性标注以及 分词(汉语、日语) ■基于CFG(上下文无关文法)和扩充的CFG(复杂特 征集、合一运算)的句法分析 ■基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译 (http://cs.nju.educn/chenjiajun/nlp_traditional.ppt
基于规则（知识工程）的传统自然语言处理方法 （理性方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及 分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特 征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译 (http://cs.nju.edu.cn/chenjiajun/nlp_traditional.ppt) 主要内容（2）
主要内容(3) 口基于语料库的自然语言处理方法(经验方法) ■语言模型(N元文法) 分词、词性标注(序列化标注模型) ■句法分析(概率上下文无关模型) ■文本分类(朴素贝叶斯模型、最大熵模型) 机器翻译(Ⅰ BM Model等) (基于神经网络的深度学习方法)
基于语料库的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法） 主要内容（3）
自然语言处理概述
自然语言处理概述