自然语言处理与计算机科学的关系

                            自然语言处理与计算机科学的关系自然语言处理是计算机科学中大数据和人工智能的一个特殊的应用。计算级科学是自然语言处理的基础，自然语言处理无非是一种大量的相似程度很高的重复比对分析。如果要人来处理，花费大量的时间作重复枯燥的操作。而计算机的快速处理，对重复性的操作速度与质量远远超过人类，这就造就自然语言处理的蓬勃发展；由于计算科学的大数据与人工智能的蓬勃发展，在许多领域的处理都开始超过人类。越是重复枯燥的处理，计算级处理起来对人类优势越大。在计算机科学不发达时候，由于编程语言功能较弱，领域人才少，计算机的性能不够。在自然语言处理方面效率低下，没有应用。而现在计算机领域的人才的井喷，计算机性能更好。计算机会向所有行业发起冲击。自然语言处理便是其中一个显著的领域大约90年代开始，自然语言处理领域发生了巨大的变化。这种变化的两个明显的特征是：

（1）对系统输入，要求研制的自然语言处理系统能处理大规模的真实文本，而不是如以前的研究性系统那样，只能处理很少的词条和典型句子。只有这样，研制的系统才有真正的实用价值。

（2）对系统的输出，鉴于真实地理解自然语言是十分困难的，对系统并不要求能对自然语言文本进行深层的理解，但要能从中抽取有用的信息。例如，对自然语言文本进行自动地提取索引词，过滤，检索，自动提取重要信息，进行自动摘要等等。

同时，由于强调了“大规模”，强调了“真实文本”，下面两方面的基础性工作也得到了重视和加强。

（1）大规模真实语料库的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文本的语料库，是研究自然语言统计性质的基础。没有它们，统计方法只能是无源之水。

（2）大规模、信息丰富的词典的编制工作。规模为几万，十几万，甚至几十万词，含有丰富的信息（如包含词的搭配信息）的计算机可用词典对自然语言处理的重要性是很明显的。

 自然语言处理（NLP）是一项应用非常广泛的人工智能计算机应用，可以理解人类的自然语言，随着谷歌I/O大会等新动态，这项技术也吸引了众多目光。NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。自然语言处理的目标，是小化理解Ruby、C 和Java等计算机语言所需的时间。NLP在大数据分析中也有应用，因为目前商业环境中正在不断生成大量数据，来自声音、电子邮件、网络博客、文档、社交网站以及论坛。有报导称，未来全球自然语言处理的市场的经济效益会非常可观。

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