初识自然语言处理进入自然语言处理世界

自然语言是指人类社会约定俗成的，并且区别于人工语言（如计算机程序）的语言。人工语言是一种由人类设计和创建的语言，通常不是由自然语言演化而来。目的：为了实现跨文化交流，创造文化或文学作品；作为编程语言、机器人控制语言等特定领域的工具。知识引入

自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工的过程。具体表现形式：机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。两个流程：自然语言理解：研究计算机如何理解自然语言文本中包含的意义。自然语言生成：研究计算机如何生成自然语言文本表达给定的意图、思想等。知识引入

发展历程研究内容常见应用场景自然语言处理的基本流程

从1946年至今，NLP技术已经历70多年的发展历程，NLP发展历程如下。发展历程了解NLP的发展历程，熟悉历史，主动把握历史规律、主动顺应历史大势，增强历史主动。

乔姆斯基：研究形式语言。香农：研究基于概率和信息论模型。其信息论在概率统计的基础上对语言和计算机语言进行研究。1956年，乔姆斯基提出了上下文无关语法，并将它运用到NLP中。这项工作直接引起了基于规则和基于概率这两种不同的NLP技术的产生。而这两种不同的NLP方法，又引发了数十年有关基于规则方法和基于概率方法孰优孰劣的争执。萌芽期（1956年以前）

二十世纪60年代，法国格勒诺布尔大学的著名数学家沃古瓦开始了自动翻译系统的研制。为解决各式问题，产生了各种各样的模型和解决方案。虽然最后的结果并不都尽如人意，但是却为后来的各个相关分支领域的发展奠定了基础，如统计学、逻辑学、语言学等。发展期（1960年-1999年）

90年代后，在计算机技术的快速发展下，基于统计的NLP取得了相当程度的成果，开始在不同的领域里大放异彩。例如，在机器翻译领域，由于引入了许多基于语料库的方法，所以NLP率先取得了突破。发展期（1960年-1999年）

20世纪90年代中期：计算机的运行速度和存储量大幅度增加：为NLP改善了物质基础，使得语音、语言处理的商品化开发成为可能；1994年万维网协会成立：在互联网的冲击下，产生了很多原来没有的计算模型，大数据和各种统计模型应运而生。发展期（1960年-1999年）

21世纪之后，一大批互联网公司的产生对NLP的发展起到了不同的推动作用。例如，雅虎搜索、谷歌、百度，以及大量的基于万维网的应用和各种社交工具，在不同的方面促进了NLP的发展进步。各种数学算法和计算模型显得越来越重要。深度学习技术将会在NLP领域发挥越来越重要的作用。繁荣期（2000年至今）

研究内容

文本分类旨在将文本分为预定义的类别或标签。文本分类技术可以利用自然语言处理、机器学习、深度学习等方法，自动学习和识别文本的特征，然后将其分类到相应的类别中。文本分类技术被广泛应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤、产品分类等应用场景。文本分类

信息抽取旨在从文本数据中自动提取结构化信息，如实体、关系和事件等。信息抽取技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘和人工智能等多个领域，可以帮助人们快速准确地从大量的非结构化数据中获取有用信息。信息抽取技术被广泛应用于搜索引擎、商业情报、新闻媒体、金融分析、医疗诊断等自然语言处理任务。信息抽取

自动摘要旨在从文本数据中自动提取最重要的信息，生成一段简洁准确的摘要内容。自动摘要技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘和人工智能等多个领域，可以帮助人们快速获取信息、节省时间和劳动成本。自动摘要技术被广泛应用于新闻媒体、网络搜索、商业情报、金融分析、科学研究等自然语言处理任务。自动摘要

智能问答是一种人工智能技术，旨在帮助用户快速、准确地获得所需信息。它使用自然语言处理、信息检索和机器学习等方法，可以理解用户提出的自然语言问题，并根据问题内容自动地在大规模数据源中寻找最佳答案。智能问答系统可以广泛应用于在线客服、智能助手、搜索引擎、教育、医疗等自然语言处理任务。智能问答

话题推荐旨在根据用户的兴趣和需求，自动推荐相关的话题和内容，帮助用户快速获取所需信息并扩展知识面。话题推荐技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多个领域，可以通过分析用户的搜索历史、浏览记录、社交网络等数据，来自动推荐与用户兴趣相关的话题和内容。话题推荐技术被广泛应用于搜索引擎、社交媒体、新闻媒体等自然语言处理任务。话题推荐

机器翻译旨在将一种自然语言的文本自动翻译成另一种自然语言的文本。机器翻译利用计算机程序处理和分析文本，并使用语言规则、统计模型和人工智能算法等方法，将源语言（原始语言）文本转换成目标语言（所需翻译的语言）文本。机器翻译的应用非常广泛，包括国际贸易、外交、跨文化交流、科学研究、语言学习等自然