Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Wissenschaft, die Linguistik, Informatik usw. integriert.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Wissenschaft, die Linguistik, Informatik und Mathematik integriert. Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird hauptsächlich in der maschinellen Übersetzung, der Überwachung der öffentlichen Meinung, der automatischen Zusammenfassung, der Meinungsextraktion, der Textklassifizierung, der Beantwortung von Fragen, dem semantischen Vergleich von Texten, der Spracherkennung, der chinesischen OCR usw. verwendet.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine Wissenschaft, die Linguistik, Informatik und Mathematik integriert.

Unter der Verarbeitung natürlicher Sprache versteht man die Technologie, die die in der menschlichen Kommunikation verwendete natürliche Sprache für die Interaktion mit Maschinen nutzt. Durch künstliche Verarbeitung natürlicher Sprache können Computer diese lesen und verstehen. Verwandte Forschungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache begannen mit der menschlichen Erforschung der maschinellen Übersetzung. Obwohl die Verarbeitung natürlicher Sprache mehrdimensionale Operationen wie Aussprache, Grammatik, Semantik und Pragmatik umfasst, besteht die grundlegende Aufgabe der Verarbeitung natürlicher Sprache in einfachen Worten darin, den zu verarbeitenden Korpus basierend auf Ontologiewörterbuch, Worthäufigkeitsstatistik und kontextueller Semantik zu segmentieren Analyse usw., um eine lexikalische Einheit zu bilden, die auf dem kleinsten Teil der Sprache basiert und reich an Semantik ist.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt die Sprache als Objekt und nutzt Computertechnologie, um natürliche Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten. Sie nutzt Computer als leistungsstarkes Werkzeug für die Sprachforschung und führt mit Unterstützung von Computern quantitative Forschung zu Sprachinformationen durch Beschreibung, die zwischen Menschen und Computern verwendet werden kann. Es besteht aus zwei Teilen: Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG). Es handelt sich um ein typisches interdisziplinäres Grenzfach, das Sprachwissenschaft, Informatik, Mathematik, Kognition, Logik usw. umfasst und sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher (natürlicher) Sprache konzentriert. Der Prozess der Verwendung von Computern zur Verarbeitung natürlicher Sprache wird zu verschiedenen Zeiten oder mit unterschiedlichem Schwerpunkt auch als Natural Language Understanding (NLU), Human Language Technology (HLT) und Computerlinguistik bezeichnet.

Die Verwirklichung der Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache bedeutet, Computer in die Lage zu versetzen, sowohl die Bedeutung von Texten in natürlicher Sprache zu verstehen als auch bestimmte Absichten, Gedanken usw. in Texten in natürlicher Sprache auszudrücken. Ersteres wird als Verstehen natürlicher Sprache und Letzteres als Erzeugung natürlicher Sprache bezeichnet. Daher umfasst die Verarbeitung natürlicher Sprache im Allgemeinen zwei Teile: das Verstehen natürlicher Sprache und die Erzeugung natürlicher Sprache. In der Vergangenheit wurde mehr Forschung zum Verständnis natürlicher Sprache betrieben, jedoch weniger zur Erzeugung natürlicher Sprache. Aber das hat sich geändert.

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Ob es sich um das Verstehen natürlicher Sprache oder die Erzeugung natürlicher Sprache handelt, es ist bei weitem nicht so einfach, wie sich die Menschen ursprünglich vorgestellt haben, sondern sehr schwierig. Nach dem aktuellen theoretischen und technischen Stand ist ein universelles, qualitativ hochwertiges System zur Verarbeitung natürlicher Sprache immer noch ein langfristiges Ziel. Für bestimmte Anwendungen sind jedoch praktische Systeme mit erheblichen Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache entstanden und einige wurden kommerzialisiert. und begann sogar mit der Industrialisierung. Typische Beispiele sind: natürlichsprachliche Schnittstellen für mehrsprachige Datenbanken und Expertensysteme, verschiedene maschinelle Übersetzungssysteme, Volltext-Informationsabrufsysteme, automatische Zusammenfassungssysteme usw.

Natürliche Sprachverarbeitung, das heißt, es ist sehr schwierig, eine natürliche Sprachkommunikation zwischen Mensch und Maschine zu erreichen oder ein natürliches Sprachverständnis und eine natürliche Sprachgenerierung zu erreichen. Die Hauptursache für die Schwierigkeit ist die große Vielfalt an Mehrdeutigkeiten, die auf allen Ebenen von Texten und Dialogen in natürlicher Sprache bestehen.

Es besteht eine Viele-zu-Viele-Beziehung zwischen der Form natürlicher Sprache (String) und ihrer Bedeutung. Tatsächlich ist genau das der Reiz natürlicher Sprache. Aber aus der Sicht der Computerverarbeitung müssen wir Mehrdeutigkeiten beseitigen, und einige Leute denken, dass dies das zentrale Problem beim Verstehen natürlicher Sprache ist, nämlich die Umwandlung potenziell mehrdeutiger natürlicher Spracheingaben in eine eindeutige interne Computerdarstellung.

Die weit verbreitete Existenz von Mehrdeutigkeitsphänomenen erfordert eine große Menge an Wissen und Argumentation, um sie zu beseitigen, was große Schwierigkeiten für linguistische Methoden und wissensbasierte Methoden mit sich bringt. Daher wurden Dutzende auf diesen Methoden basierende Forschungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache durchgeführt In den letzten Jahren wurden viele Erfolge in Theorie und Methode erzielt, aber im Hinblick auf die Entwicklung von Systemen, die große reale Texte verarbeiten können, sind die Erfolge nicht von Bedeutung. Bei den meisten der entwickelten Systeme handelt es sich um kleine Forschungsdemonstrationssysteme.

Die aktuellen Probleme haben zwei Aspekte: Einerseits beschränkt sich die Grammatik bisher auf die Analyse eines isolierten Satzes. Es mangelt noch an systematischer Forschung zu den Einschränkungen und Auswirkungen des Kontexts und der Konversationsumgebung auf diesen Satz. Daher ist die Analyse von Mehrdeutigkeit, Wortauslassung, Pronomen Es gibt keine klaren Regeln für Probleme wie den Referenten und die unterschiedliche Bedeutung desselben Satzes, der von verschiedenen Personen zu unterschiedlichen Anlässen gesprochen wird, und muss im Studium gestärkt werden Pragmatik, um es schrittweise zu lösen. Andererseits verstehen Menschen einen Satz nicht nur anhand der Grammatik, sondern auch anhand einer großen Menge an relevantem Wissen, einschließlich Lebenswissen und Fachwissen. All dieses Wissen kann nicht in einem Computer gespeichert werden. Daher kann ein schriftliches Verständnissystem nur innerhalb eines begrenzten Bereichs von Vokabeln, Satzmustern und spezifischen Themen eingerichtet werden, nachdem die Speicherkapazität und die Betriebsgeschwindigkeit von Computern erheblich verbessert wurden Die oben genannten bestehenden Probleme werden zum Verständnis der natürlichen Sprache. Das Hauptproblem bei der Anwendung maschineller Übersetzung ist einer der Gründe, warum die Übersetzungsqualität heutiger maschineller Übersetzungssysteme immer noch weit vom idealen Ziel entfernt ist und die Übersetzungsqualität der Schlüssel zum Erfolg oder Misserfolg ist des maschinellen Übersetzungssystems. Professor Zhou Haizhong, ein chinesischer Mathematiker und Linguist, wies einmal in der klassischen Arbeit „Fünfzig Jahre maschinelle Übersetzung“ darauf hin: Um die Qualität der maschinellen Übersetzung zu verbessern, muss zunächst die Sprache selbst und nicht das Programmierproblem gelöst werden Mit ein paar Programmen allein ist es sicherlich unmöglich, die Qualität der maschinellen Übersetzung durch den Aufbau eines maschinellen Übersetzungssystems zu verbessern. Darüber hinaus ist es für die maschinelle Übersetzung schwierig, wenn der Mensch noch nicht verstanden hat, wie das Gehirn die Fuzzy-Erkennung und die logische Beurteilung der Sprache durchführt das Maß an „Treue, Ausdruckskraft und Eleganz“ erreichen.

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