什么是自然語言處理技術(shù)

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類（自然）語言之間的相互作用的領(lǐng)域。自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。

自然語言處理技術(shù)是所有與自然語言的計(jì)算機(jī)處理有關(guān)的技術(shù)的統(tǒng)稱，其目的是使計(jì)算機(jī)理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能，自然語言處理技術(shù)的研究，可以豐富計(jì)算機(jī)知識處理的研究內(nèi)容，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。

    大快NLP模塊是大快大數(shù)據(jù)一體化平臺的一個(gè)組件，用戶引用該組件可以有效進(jìn)行自然語言的處理工作，如進(jìn)行文章摘要，語義判別以及提高內(nèi)容檢索的精確度和有效性。

自然語言處理如今不僅作為人工智能核心課題來研究，而且也作為新一代計(jì)算機(jī)的核心課題來研究。從知識產(chǎn)業(yè)角度看，專家系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，知識庫，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)（CAD）、計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)（CAI）、計(jì)算機(jī)輔助決策系統(tǒng)，辦公室自動化管理系統(tǒng)，智能機(jī)器人等，都需要用自然語言處理，具有篇章理解能力的自然語言理解系統(tǒng)可用于機(jī)器自動翻譯、情報(bào)檢索、自動標(biāo)引、自動文摘、自動寫故事小說等領(lǐng)域，都可以用我們的工具類DKNLPBase來處理。

標(biāo)準(zhǔn)分詞

方法簽名：List<Term> StandardTokenizer.segment(String txt);

返回：分詞列表。

簽名參數(shù)說明：txt:要分詞的語句。

范例：下例驗(yàn)證一段話第5個(gè)分詞是阿法狗。

public void testSegment() throws Exception

    {

        String text = "商品和服務(wù)";

        List<Term> termList = DKNLPBase.segment(text);

        assertEquals("商品", termList.get(0).word);

   assertEquals("和", termList.get(1).word);

        assertEquals("服務(wù)", termList.get(2).word);

        text = "柯杰解說“李世石VS阿法狗第二局” 結(jié)局竟是這樣";

        termList = DKNLPBase.segment(text);

        assertEquals("阿法狗", termList.get(5).word);  // 能夠識別"阿法狗"

}

關(guān)鍵詞提取

方法簽名：List<String>  extractKeyword(String txt,int keySum);

返回：關(guān)鍵詞列表.

簽名參數(shù)說明：txt:要提取關(guān)鍵詞的語句，keySum要提取關(guān)鍵詞的數(shù)量

范例：給出一段話提取一個(gè)關(guān)鍵詞是“程序員”。

public void testExtractKeyword() throws Exception

    {

        String content = "程序員(英文Programmer)是從事程序開發(fā)、維護(hù)的專業(yè)人員。" +

                "一般將程序員分為程序設(shè)計(jì)人員和程序編碼人員，" +

                "但兩者的界限并不非常清楚，特別是在中國。" +

                "軟件從業(yè)人員分為初級程序員、高級程序員、系統(tǒng)" +

                "分析員和項(xiàng)目經(jīng)理四大類。";

        List<String> keyword = DKNLPBase.extractKeyword(content, 1);

        assertEquals(1, keyword.size());

        assertEquals("程序員", keyword.get(0));

    }

短語提取

方法簽名：List<String> extractPhrase(String txt, int phSum);

返回：短語

簽名參數(shù)說明：txt:要提取短語的語句，phSum短語數(shù)量

范例：給出一段文字，能代表文章的五個(gè)短語，第一個(gè)短語是算法工程師。

    邁進(jìn)二十一世紀(jì)，我們已經(jīng)進(jìn)入了以互聯(lián)網(wǎng)為主要標(biāo)志的海量信息時(shí)代，這些海量信息大部分是以自然語言表示的。一方面，海量信息也為計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類語言提供了更多的“素材”，另一方面，這也為自然語言處理提供了更加寬廣的應(yīng)用舞臺。例如，作為自然語言處理的重要應(yīng)用，搜索引擎逐漸成為人們獲取信息的重要工具，涌現(xiàn)出以百度、谷歌等為代表的搜索引擎巨頭；機(jī)器翻譯也從實(shí)驗(yàn)室走入尋常百姓家，谷歌、百度等公司都提供了基于海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的機(jī)器翻譯和輔助翻譯工具；基于自然語言處理的中文（輸入法如搜狗、微軟、谷歌等輸入法）成為計(jì)算機(jī)用戶的必備工具；帶有語音識別的計(jì)算機(jī)和手機(jī)也正大行其道，協(xié)助用戶更有效地工作學(xué)習(xí)?？傊?，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和海量信息的涌現(xiàn)，自然語言處理正在人們的日常生活中扮演著越來越重要的作用。

然而，我們同時(shí)面臨著一個(gè)嚴(yán)峻事實(shí)，那就是如何有效利用海量信息已成為制約信息技術(shù)發(fā)展的一個(gè)全局性瓶頸問題。自然語言處理無可避免地成為信息科學(xué)技術(shù)中長期發(fā)展的一個(gè)新的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。同時(shí)，人們逐漸意識到，單純依靠統(tǒng)計(jì)方法已經(jīng)無法快速有效地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言知識，只有同時(shí)充分發(fā)揮基于規(guī)則的理性主義方法和基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)主義方法的各自優(yōu)勢，兩者互相補(bǔ)充，才能夠更好、更快地進(jìn)行自然語言處理。
    自然語言處理作為一個(gè)年齡尚不足一個(gè)世紀(jì)的新興學(xué)科，正在進(jìn)行著突飛猛進(jìn)的發(fā)展?；仡欁匀徽Z言處理的發(fā)展歷程，并不是一帆風(fēng)順，有過低谷，也有過高潮。而現(xiàn)在我們正面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。例如，目前網(wǎng)絡(luò)搜索引擎基本上還停留在關(guān)鍵詞匹配，缺乏深層次的自然語言處理和理解。語音識別、文字識別、問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等目前也只能達(dá)到很基本的水平。路漫漫其修遠(yuǎn)兮，自然語言處理作為一個(gè)高度交叉的新興學(xué)科，不論是探究自然本質(zhì)還是付諸實(shí)際應(yīng)用，在將來必定會有令人期待的驚喜和異常快速的發(fā)展。