自然语言处理

自然语言处理是利用计算机等机器研究和实现人类语言现象的人工智能的主要领域之一。由于研究的对象是语言，所以它自然与研究语言本身的语言学密切相关，语言认知科学，探索语言现象的内在机制，是一个代表性领域，大量使用数学和统计工具来实现，特别是机器学习工具，有信息检索、问答系统、文档自动生成等多种应用。分类、报纸文章聚类和交互代理。

自然语言处理中的词法分析是将目标短语分析成“词素”，词素是最小的语义单位（词素可以是单词本身，一般是比词更小的单位），广泛用于提取索引单词。语素分析阶段的问题包括未登记词、拼写错误、空格错误、歧义、新词处理等导致的语素分析错误。这些都是语素分析的致命弱点。复合名词分解也是语素分析的致命弱点之一。语素分析的难题。复合名词是由多个词组合在一起产生新含义的词。例如“春风”、“信息搜索”、“综合信息系统”等。分析这些语素是非常困难的，因为不仅根据空格的格式不明确，而且根据各种复合类型，意义的整合或分解也不同。机械处理复合名词的方法之一是音节。根据单位有二元组，是一种通过文档中出现的频率等附加信息来选择最合适的分解结果的算法，一般来说，为了在各种分解结果中选择一个合适的结果，会使用一种称为表解析的动态规划方法。

这是指在词素分析的结果中附加最合适的词性，通常由一个叫做tagger的模块来完成这个功能，该模块在词素分析器输出的各种分析结果中选择一个适合上下文的分析结果。使用位于上下文左侧和右侧的作为歧义消解提示的信息来选择适当的分析结果。通常，标记器是使用大规模词性语料库和隐马尔可夫模型（HMM）来实现的被广泛使用。

• 节单元分析的作用是将汉语、复杂句等句子拆解成短句单元。
  • 这部电影很有趣，但那部电影不有趣→这部电影很有趣，但那部电影不有趣
  • 我昨天看的电影很有趣→我昨天看的电影很有趣
  • 我今天看到一只鸟在飞→我今天看到一只鸟在飞

这样先逐词分析，再逐节分析，做成一个更大的单元，这个分析可以说对下一步解决歧义，语法分析起到了非常重要的作用。