前言

先来看一些demo，来一些直观的了解。

自然语言处理：

可以做中文分词，词性分析，文本摘要等，为后面的知识图谱做准备。

知识图谱：

还有2个实际应用的例子，加深对NLP的理解

九歌机器人：

微软对联机器人：

NLP概述：

自然语言处理，是研究如何利用计算机技术对语言文本(句子，篇章或话语等)进行处理和加工的一门技术。

NLP的关键思想之一是将单词转换为数字向量，然后把这些数字向量放到机器学习模型中进行预测。

深度学习是NLP的关键技术之一。

自然语言处理是构建知识图谱的基础技术。

学科面临的主要挑战：

大量出现的新词语：例：佛系

无处不在的歧义：例：喜欢城市的年轻人

隐喻表达：例：在朋友圈潜水

不同语言的概念不同：翻译之间的理解

对应的核心挑战：

->语义分析

->语用场景的分析

NLP应用举例：

一： 汉语分词

1. 最大匹配法(基于规则或模板的方法)

2. 基于n-gram的分词法(传统的统计方法，生成式)

3. 基于神经网络的分词方法(目前最主流的分词方法)

二： 机器翻译：

1. 基于模板/规则的方法

2. 基于语料库的方法

3. 基于神经机器翻译方法

三： 同声翻译：

技术应用现状：

1，各种 输入法；

2，语音

常见的NLP方法：

1.基于规则的方法

2.基于统计学习方法

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基于统计方法的基本方法/框架：

框架：学习系统->模型->预测系统

原理：训练数据(样本)，带标签，预测下一个输入后的输出

如买保险，买与不买是标签，已有买保险数据为样本。我们重点是做好训练模型

常用的统计模型：

模型主要是6，7种，侧重点不同，根据需要选择不同的模型使用即可。

1.统计模型

1) 语言模型(LM)--比较复杂

2) 隐马尔可夫模型(HMM)-----多分类问题(大于2的)

3)K-近邻(KNN)----数据量比较少可选用

4) 朴素贝叶斯法(NB)

5)决策树(DT)

6)最大熵(maximum entropy)

-------二类分类--------

7)支持向量机(SVN)

8)感知机

------序列标注-------

9)条件随机场(CRFConditional random fields)

基于统计学的一个算法，Viterbi算法：每次只保留最佳的算法

已有开源工具一大堆，这里不一一列出。

基于学习的基本方法：

人工神经网络最火的是深度学习

深度学习在2009年才取得重大突破，把识别率提高了百分之十几个点。

神经语言模型：

条件概率模型，统计之前出现次数的概率，预测概率最大化

计算机是没法理解人类语言的(意图)，只能把出现概率最大的取出来，那么就需要大量的样本训练他。

神经网络分2种：

浅层学习：LR，SVM，Bayes,boosting

深度学习： CNN，RNN,DBM,AutoEncoder

CNN：卷积 RNN则不会过多约束

2个核心，1是卷积： 实际是一个加权运算；2是最大池化。

RNN：循环 CNN对于输入数据的维度约束是比较严重的，训练是啥，预测就是啥

LSTM(长短记忆神经网络，RNN的一种)核心过程：

3个门，每个门对应一个函数 。每个门的结果要么是0要么是1

遗忘门： 选择哪些遗忘

输入门： 决定输入什么

输出门：决定输出什么

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笔记：

1. N多的数学公式，要想深入学习，还得学好数学

2. 模型普通人就不要研究了

知识图谱

知识图谱与深度学习相当于两条路在走，未来会深度学习。

深度学习可以用来预测，知识图谱不能，知识图谱类似将所有知识穷举起来，搜索你要的知识就行。

知识图谱可以为深度学习提供知识，深度学习为知识图谱提供模型与工具构建。

知识图谱是基于语义网发展起来的。

语义网： 具有一定关系的网络

知识图谱实例：

文本挖掘

TF-IDF加权法

一堆概念与术语：

​NLU 自然语言理解

NLP 自然语言处理

MT 机器翻译

HLT 人类语言技术，包括NLU，CL，MT

DL(deep learning) 深度学习

NN(Neural Networks)神经网络

RNN(Convolutional Neural Networks)：卷积神经网络

CNN：循环神经网络

LSTM：长短期记忆网络

n-gram：输入一句话，输出这句话的概率

​Word Embedding(词嵌入)，将单词映射到向量空间里，并用向量来表示。

Word2vec 词向量表示，将相似的单词分组映射到向量空间的不同部分，即能学到单词与单词之间的关系。

​Word2Vec有2种方法，skip-gram和CBOW。

skip-gram：输入一个词，然后试着估计其他词出现在该词附近的概率。

CBOW：连续词汇学习

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