【期末复习向】文本理解与数据挖掘-名词解释

(一)什么是自然语言处理

1.自然语言处理(NLP)

从最广泛的意义上说,NLP指的是任何自动处理人类语言的程序

(二)一系列自然语言处理问题

2.NLP常用方法

  • 基于规则的方法(基于人工标注的规则和字典,覆盖度低)
  • 统计机器学习方法(被学术界和工业界采用;使用概率模型,包括训练数据、特征工程、在参数上训练模型、将模型应用与测试数据)
  • 联结主义方法(深度学习崛起,包括没有语言特征、采用大量原始数据训练、参数量大的神经网络)

3.句法分析的语法形式

  • 成分句法分析:成分句法分析器将短语标签分配给组成成分,也称为短语结构语法。
  • 依存句法分析:依存句法分析器分析一个句子的中心词和依赖词

        超标注:也称为浅标注,在解析前的预处理步骤,从给定的句子中识别基本的句法短语(???老师给的PPT很垃圾,只能原话抄过来了[苦笑])

4.文本蕴含

两个文本之间的方向语义关系

5.语篇任务

语篇:多个子主题和连贯关系

语篇解析:分析话语中子主题之间的连贯关系

6.信息抽取

从非结构文本中抽取结构化信息

7.命名实体识别

从给定的文本中识别所有提及的命名实体

8.指代消解

解析代词或名词所指的内容

无代词解决:检测和解释丢弃的代词

9.共指关系

查找引用文本中中相同实体的所有表达

10.关系抽取

在一组预先指定的关系类别下识别实体之间的关系

11.知识图谱

一种数据库,实体构成节点,关系构成边

12.实体链接(实体消歧)

确定文本中提到的实体的身份

13.命名实体规范化

找到命名实体提及的规范术语

14.链接预测

知识图谱补全,知识图允许知识推理

15.事件相关的信息抽取任务

新闻事件检测;事件真实性预测;事件时间提取;因果关系检测

16.脚本学习

旨在提取一组部分有序的事件知识

16.情感分析相关的信息抽取任务

讽刺检测;情感词典获取(包含表达情感的词、极性和优势的词典【???抽象】);情绪检测;立场检测和论证挖掘

17.文本生成任务

 机器翻译、摘要、语法错误纠正(语法错误检测;不流畅检测;写作质量评估)、自动问答(基于知识的QA;阅读理解,以解释的方式回答问题;社区QA;开放域QA);对话系统(闲聊以及面向任务的对话)

18.其他任务

信息检索(垃圾邮件检测);推荐系统(利用文本评论进行推荐);文本挖掘与分析(从文本中获取高质量信息,如股市预测、电影收入预测等)

(三)从机器学习视角看自然语言处理

19.从机器学习视角看NLP

分类任务:输出是一组不同的标签

结构预测:输出是具有相互关联的子结构的结构

回归任务:输出是一个实数值

20.从训练数据视角看NLP

无监督学习:没有人工标注的数据

监督学习:带有人工注释的黄金标准输出标签的数据

半监督学习:带标签的数据和不带注释的数据

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
分享
二维码
< <上一篇
下一篇>>