诺丁汉大学自然语言处理(NLP)课程辅导

自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，更具体地说，是人工智能或AI的一个分支，关注于赋予计算机理解文本和口头语言的能力，类似于人类的方式。这篇文章为大家带来关于诺丁汉大学自然语言处理(NLP)课程辅导。

一、关于NLP

NLP将计算语言学(人类语言的基于规则的建模)与统计学、机器学习和深度学习模型相结合。这些技术共同使计算机能够处理以文本或语音数据形式出现的人类语言，并‘理解’其完整含义，包括说话者或写作者的意图和情感。

NLP推动了能够将文本从一种语言翻译成另一种语言的计算机程序，回应口头命令，并能够迅速总结大量文本——甚至是实时的。有很大可能你已经通过语音操作的GPS系统、数字助手、语音转文本的软件、客户服务聊天机器人以及其他消费者便利设施与NLP互动过。但NLP还在企业解决方案中发挥着日益增长的作用，帮助简化业务运营、提高员工生产力，并简化关键业务流程。

二、NLP任务

人类语言充满了使编写软件准确确定文本或语音数据的预期含义变得极为困难的歧义。同音异义词、同音词、讽刺、习语、隐喻、语法和用法的例外、句子结构的变化等，这些只是人类语言的一些不规则之处，人类需要数年的时间学习，但程序员必须从一开始就教导自然语言驱动的应用程序准确识别和理解，以使这些应用程序变得有用。

几个NLP任务以有助于计算机理解其所接收数据的方式拆分人类文本和语音数据。其中一些任务包括以下内容：

1. 语音识别，也称为语音转文本，是可靠地将语音数据转换为文本数据的任务。语音识别对于任何遵循语音命令或回答口头问题的应用程序都是必需的。语音识别之所以特别具有挑战性，是因为人们说话的方式——迅速地、把词语连在一起、强调和语调各异、口音不同，而且经常使用不正确的语法。

2. 词性标注，也称为语法标注，是根据词语的使用和上下文来确定特定词语或文本片段的词性的过程。词性标注将“make”在“I can make a paper plane”中标记为动词，在“What make of car do you own?”中标记为名词。

3. 词义消歧是通过语义分析的过程来选择具有多个意义的单词的意义，确定在给定上下文中最有意义的词语。例如，词义消歧有助于区分动词“make”在“make the grade”(取得成功)和“make a bet”(下注)中的意义。

4. 命名实体识别(NER)识别词语或短语作为有用的实体。NER将“Kentucky”识别为地点或“Fred”识别为男性名字。

5. 共指消解是识别两个词是否引用相同实体的任务。最常见的例子是确定某个代词引用的人或物体(例如，“她”=“玛丽”)，但它还可以涉及在文本中识别隐喻或习语的情况(例如，'bear'不是动物而是个高大毛发丰富的人)。

6. 情感分析试图从文本中提取主观品质——态度、情感、讽刺、困惑、怀疑。

7. 自然语言生成有时被描述为语音识别或语音转文本的相反过程;它的任务是将结构化信息转换为人类语言。

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