世界上的大部分知識都是以文本形式存儲的，因此，理解和利用文本知識是一項關鍵挑戰(zhàn)。在COMP90042中，學生將學習以自然語言理解和語言生成的形式處理文本的計算方法。這門課程主要使用的編程語言是 Python。如果有不了解的內(nèi)容可以進行專業(yè)的留學生編程課程輔導!

一、什么是自然語言處理?

自然語言處理(NLP)是計算機科學的一個分支，更具體地說，是人工智能(AI)的一個分支。

NLP 將計算語言學--基于規(guī)則的人類語言建模--與統(tǒng)計、機器學習和深度學習模型相結(jié)合。這些技術結(jié)合在一起，使計算機能夠處理文本或語音數(shù)據(jù)形式的人類語言，并 "理解 "其全部含義，包括說話者或作者的意圖和情感。

NLP 可驅(qū)動計算機程序?qū)⑽谋緩囊环N語言翻譯成另一種語言，響應口語命令，并快速(甚至實時)總結(jié)大量文本。您很有可能已經(jīng)通過語音GPS系統(tǒng)、數(shù)字助理、語音轉(zhuǎn)文字聽寫軟件、客戶服務聊天機器人和其他消費便利工具等形式與NLP進行過互動。但是，NLP 在企業(yè)解決方案中也發(fā)揮著越來越重要的作用，這些解決方案有助于簡化業(yè)務運營、提高員工生產(chǎn)力和簡化關鍵任務業(yè)務流程。

二、NLP tasks

人類語言充滿了歧義，這使得編寫能夠準確判斷文本或語音數(shù)據(jù)意圖的軟件變得異常困難。同義詞、同音字、諷刺、成語、隱喻、語法和用法的例外、句子結(jié)構(gòu)的變化--這些只是人類語言中的一些不規(guī)則現(xiàn)象，人類需要花費數(shù)年時間才能學會，但程序員必須教會自然語言驅(qū)動的應用程序從一開始就準確識別和理解這些不規(guī)則現(xiàn)象，這樣這些應用程序才能發(fā)揮作用。

有幾項 NLP 任務可以分解人類文本和語音數(shù)據(jù)，幫助計算機理解所攝取的內(nèi)容。其中一些任務包括以下內(nèi)容：

1.語音識別，也稱為語音到文本，是將語音數(shù)據(jù)可靠地轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)的任務。任何遵循語音命令或回答口語問題的應用程序都需要進行語音識別。使語音識別尤其具有挑戰(zhàn)性的是人們說話的方式--語速快、吐字不清、重音和語調(diào)不一、口音各異，而且經(jīng)常使用錯誤的語法。

2.語篇標記，又稱語法標記，是根據(jù)特定詞語或文本的使用和上下文確定其語篇的過程。在 "I can make a paper plane "中，語篇標記將 "make "確定為動詞，而在 "What make of car do you own "中，"make "確定為名詞。

3.詞義消歧是指通過語義分析來選擇具有多重含義的詞語的含義，從而確定在特定語境中最有意義的詞語。例如，詞義消歧有助于區(qū)分動詞 "make "在 "make the grade"(達到)和 "make a bet"(下注)中的含義。

4.命名實體識別(或 NEM)可將單詞或短語識別為有用的實體。NEM 可將 "肯塔基州 "識別為一個地點，或?qū)?"弗雷德 "識別為一個人的名字。

5.共參照解析是一項識別兩個詞是否以及何時指代同一實體的任務。最常見的例子是確定某個代詞所指的人或物(例如，"她"="瑪麗")，但也可能涉及識別文本中的隱喻或成語(例如，"熊 "不是一種動物，而是一個毛茸茸的大個子)。

6.情感分析試圖從文本中提取主觀品質(zhì)--態(tài)度、情感、諷刺、困惑、懷疑。

7.自然語言生成有時被描述為語音識別或語音到文本的反義詞;它是將結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為人類語言的任務。

海馬課堂專業(yè)課程輔導，2100+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據(jù)學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。