nlp自然語言處理的原理?老公做知識管理系統，第一階段工作接近完畢，還需要糾正一些小的bug第二階段他很快要啟動，盡管他很累，回家這裡那裡不舒服，可是他已經安排與軟件公司即将開始方案交流他自己已經構思好整體方案，并且自己寫好了推薦算法，這個軟件公司之前并沒有做過類似系統，也沒有人能寫算法，所以他需要自己來做，然後與公司一起去實現他的想法，我來為大家講解一下關于nlp自然語言處理的原理?跟着小編一起來看一看吧!

nlp自然語言處理的原理

老公做知識管理系統，第一階段工作接近完畢，還需要糾正一些小的bug。第二階段他很快要啟動，盡管他很累，回家這裡那裡不舒服，可是他已經安排與軟件公司即将開始方案交流。他自己已經構思好整體方案，并且自己寫好了推薦算法，這個軟件公司之前并沒有做過類似系統，也沒有人能寫算法，所以他需要自己來做，然後與公司一起去實現他的想法。

他第二階段涉及自然語言處理方向。因為丫頭這學期打算修NLP或機器翻譯中的一門，她說NLP教授是jason eisner，教的特别好，就是排課多、考試多、作業多，她對NLP很有興趣，我查了下這位教授是NLP大牛，機器翻譯教授也是大牛。她需要根據自己的規劃和手頭實際來選擇了。

對父女二人都涉及的NLP，我也就自我科普一下。

Nlp主要研究人與計算機之間，使用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

自然語言處理的主要技術範疇

1、語義文本相似度分析

語義文本相似度分析是對兩段文本的意義和本質之間的相似度進行分析的過程。

2、信息檢索

信息檢索是指将信息按一定的方式加以組織，并通過信息查找滿足用戶的信息需求的過程和技術。

3、 信息抽取

信息抽取是指從非結構化/半結構化文本（如網頁、新聞、 論文文獻、微博等）中提取指定類型的信息（如實體、屬性、關系、事件、商品記錄等），并通過信息歸并、冗餘消除和沖突消解等手段将非結構化文本轉換為結構化信息的一項綜合技術。

4、文本分類

文本分類的任務是根據給定文檔的内容或主題，自動分配預先定義的類别标簽。

5、文本挖掘

文本挖掘是信息挖掘的一個研究分支，用于基于文本信息的知識發現。文本挖掘的準備工作由文本收集、文本分析和特征修剪三個步驟組成。目前研究和應用最多的幾種文本挖掘技術有：文檔聚類、文檔分類和摘要抽取。

6、文本情感分析

情感分析是一種廣泛的主觀分析，它使用自然語言處理技術來識别客戶評論的語義情感，語句表達的情緒正負面以及通過語音分析或書面文字判斷其表達的情感等。

7、問答系統

自動問答是指利用計算機自動回答用戶所提出的問題以滿足用戶知識需求的任務。不同于現有搜索引擎，問答系統是信息服務的一種高級形式，系統返回用戶的不再是基于關鍵詞匹配排序的文檔列表，而是精準的自然語言答案。

8、機器翻譯

機器翻譯是指利用計算機實現從一種自然語言到另外一種自然語言的自動翻譯。被翻譯的語言稱為源語言（source language），翻譯到的語言稱作目标語言（target language）。

機器翻譯研究的目标就是建立有效的自動翻譯方法、模型和系統，打破語言壁壘，最終實現任意時間、任意地點和任意語言的自動翻譯，完成人們無障礙自由交流的夢想。

9、自動摘要

自動文摘（又稱自動文檔摘要）是指通過自動分析給定的一篇文檔或多篇文檔，提煉、總結其中的要點信息，最終輸出一篇長度較短、可讀性良好的摘要（通常包含幾句話或數百字），該摘要中的句子可直接出自原文，也可重新撰寫所得。

根據輸入文本的數量劃分，文本摘要技術可以分為單文檔摘要和多文檔摘要。 在單文檔摘要系統中，一般都采取基于抽取的方法。而對于多文檔而言，由于在同一個主題中的不同文檔中不可避免地存在信息交疊和信息差異，因此如何避免信息冗餘，同時反映出來自不同文檔的信息差異是多文檔文摘中的首要目标，而要實現這個目标通常以為着要在句子層以下做工作，如對句子進行壓縮，合并，切分等。另外，單文檔的輸出句子一般是按照句子在原文中出現的順序排列，而在多文檔摘要中，大多采用時間順序排列句子，如何準确的得到每個句子的時間信息，也是多文檔摘要需要解決的一個問題。

10、語音識别

語言識别指的是将不同語言的文本區分出來。其利用語言的統計和語法屬性來執行此任務。語言識别也可以被認為是文本分類的特殊情況。

大緻了解了一些，如上這些方面确實很有意思。比如文本自動分類，就特别實用，會節省掉繁瑣特費眼睛的工作。還有信息抽取，可以提取生成有效的結構化信息，實在比大海撈針強辛苦編輯效率高多了。

我想旁聽一下他的項目了，如果有機會的話。

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