什么是自然語言處理技術

自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計算機科學的一部分。

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自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統(tǒng)稱，其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能，自然語言處理技術的研究，可以豐富計算機知識處理的研究內(nèi)容，推動人工智能技術的發(fā)展。

大快NLP模塊是大快大數(shù)據(jù)一體化平臺的一個組件，用戶引用該組件可以有效進行自然語言的處理工作，如進行文章摘要，語義判別以及提高內(nèi)容檢索的精確度和有效性。

自然語言處理如今不僅作為人工智能核心課題來研究，而且也作為新一代計算機的核心課題來研究。從知識產(chǎn)業(yè)角度看，專家系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，知識庫，計算機輔助設計系統(tǒng)（CAD）、計算機輔助教學系統(tǒng)（CAI）、計算機輔助決策系統(tǒng)，辦公室自動化管理系統(tǒng)，智能機器人等，都需要用自然語言處理，具有篇章理解能力的自然語言理解系統(tǒng)可用于機器自動翻譯、情報檢索、自動標引、自動文摘、自動寫故事小說等領域，都可以用我們的工具類DKNLPBase來處理。

標準分詞

方法簽名：List<Term> StandardTokenizer.segment(String txt);

返回：分詞列表。

簽名參數(shù)說明：txt:要分詞的語句。

范例：下例驗證一段話第5個分詞是阿法狗。

public void testSegment() throws Exception

{

String text = "商品和服務";

List<Term> termList = DKNLPBase.segment(text);

assertEquals("商品", termList.get(0).word);

assertEquals("和", termList.get(1).word);

assertEquals("服務", termList.get(2).word);

text = "柯杰解說“李世石VS阿法狗第二局” 結局竟是這樣";

termList = DKNLPBase.segment(text);

assertEquals("阿法狗", termList.get(5).word); //能夠識別"阿法狗"

}

關鍵詞提取

方法簽名：List<String> extractKeyword(String txt,int keySum);

返回：關鍵詞列表.

簽名參數(shù)說明：txt:要提取關鍵詞的語句，keySum要提取關鍵詞的數(shù)量

范例：給出一段話提取一個關鍵詞是“程序員”。

public void testExtractKeyword() throws Exception

{

String content = "程序員(英文Programmer)是從事程序開發(fā)、維護的專業(yè)人員。" +

"一般將程序員分為程序設計人員和程序編碼人員，" +

"但兩者的界限并不非常清楚，特別是在中國。" +

"軟件從業(yè)人員分為初級程序員、高級程序員、系統(tǒng)" +

"分析員和項目經(jīng)理四大類。";

List<String> keyword = DKNLPBase.extractKeyword(content, 1);

assertEquals(1, keyword.size());

assertEquals("程序員", keyword.get(0));

}

短語提取

方法簽名：List<String> extractPhrase(String txt,int phSum);

返回：短語

簽名參數(shù)說明：txt:要提取短語的語句，phSum短語數(shù)量

范例：給出一段文字，能代表文章的五個短語，第一個短語是算法工程師。

邁進二十一世紀，我們已經(jīng)進入了以互聯(lián)網(wǎng)為主要標志的海量信息時代，這些海量信息大部分是以自然語言表示的。一方面，海量信息也為計算機學習人類語言提供了更多的“素材”，另一方面，這也為自然語言處理提供了更加寬廣的應用舞臺。例如，作為自然語言處理的重要應用，搜索引擎逐漸成為人們獲取信息的重要工具，涌現(xiàn)出以百度、谷歌等為代表的搜索引擎巨頭；機器翻譯也從實驗室走入尋常百姓家，谷歌、百度等公司都提供了基于海量網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的機器翻譯和輔助翻譯工具；基于自然語言處理的中文（輸入法如搜狗、微軟、谷歌等輸入法）成為計算機用戶的必備工具；帶有語音識別的計算機和手機也正大行其道，協(xié)助用戶更有效地工作學習。總之，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和海量信息的涌現(xiàn)，自然語言處理正在人們的日常生活中扮演著越來越重要的作用。

然而，我們同時面臨著一個嚴峻事實，那就是如何有效利用海量信息已成為制約信息技術發(fā)展的一個全局性瓶頸問題。自然語言處理無可避免地成為信息科學技術中長期發(fā)展的一個新的戰(zhàn)略制高點。同時，人們逐漸意識到，單純依靠統(tǒng)計方法已經(jīng)無法快速有效地從海量數(shù)據(jù)中學習語言知識，只有同時充分發(fā)揮基于規(guī)則的理性主義方法和基于統(tǒng)計的經(jīng)驗主義方法的各自優(yōu)勢，兩者互相補充，才能夠更好、更快地進行自然語言處理。
自然語言處理作為一個年齡尚不足一個世紀的新興學科，正在進行著突飛猛進的發(fā)展?；仡欁匀徽Z言處理的發(fā)展歷程，并不是一帆風順，有過低谷，也有過高潮。而現(xiàn)在我們正面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇。例如，目前網(wǎng)絡搜索引擎基本上還停留在關鍵詞匹配，缺乏深層次的自然語言處理和理解。語音識別、文字識別、問答系統(tǒng)、機器翻譯等目前也只能達到很基本的水平。路漫漫其修遠兮，自然語言處理作為一個高度交叉的新興學科，不論是探究自然本質(zhì)還是付諸實際應用，在將來必定會有令人期待的驚喜和異常快速的發(fā)展。

文章題目：什么是自然語言處理技術
URL地址：http://www.muchs.cn/article40/jiohho.html

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