【NLP CS224N笔记】Lecture 1 - Introduction of NLP

I. 什么是NLP

NLP全称是Natural Language Processing，即自然语言处理，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。

NLP涉及的几个层次由下图所示。可以看到输入数据有两大类，分别是语音和文字。在接收到数据之后还需要做一系列的处理。

• 首先是speech数据是做语音分析，text则是OCR或者Tokenization。

• 之后是Morphological analysis，这是形态学的意思，援引《统计自然语言处理》中的定义：

  形态学（morphology）：形态学（又称“词汇形态学”或“词法”）是语言学的一个分支，研究词的内部结构，包括屈折变化和构词法两个部分。由于词具有语音特征、句法特征和语义特征，形态学处于音位学、句法学和语义学的结合部位，所以形态学是每个语言学家都要关注的一门学科［Matthews,2000］。

• 接下来是句法(syntactic)和语义(semantic)分析

• 最后是对话(discource)分析，也就是说需要根据上下文对当前句子进行分析和处理。

II. 什么是Deep Learning

这里不做过多的赘述。需要了解机器学习基础和deep learning的可以阅读我之前的笔记：

• Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总
• DeepLearning.ai学习笔记汇总

III. NLP相关技术

• 1.Word Vector

本节视频没有深入介绍，后面的内容会详细介绍。

• 2.NLP表示层次:形态(Morphology)级别

• 3.NLP工具：句法分析

还有其他的NLP技术和应用不在赘述，详细的课观看教学视频和其他笔记。

MARSGGBO♥原创







2018-12-26