NLP之自然语言处理简述_自然语言处理中隐喻

什么是自然语言处理？

自然语言处理是研究在人与人交际中以及人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。

根据这个定义，自然语言处理要研究 “在人与人交际中以及人与计算机交际中的语言问题”，既要研究语言，又要研究计算机，因此，它是一门交叉学科，它涉及语言学、计算机科学、数学、自动化等不同学科。

以宗成庆所著《统计自然语言处理》为例，其在统计自然语言处理的理论方面，首先介绍相关的基础知识，例如概率论和信息论的基本概念、形式语言和自动机的基本概念。由于统计自然语言处理是以语料库和词汇知识库为语言资源的，因此接下来本书讲解了语料库和词汇知识库的基本原理。语言模型和隐马尔可夫模型是统计自然语言处理的基础理论，在统计自然语言处理中具有重要地位。因此本书介绍了语言模型的基本概念，并讨论了各种平滑方法和自适应方法，又介绍了隐马尔可夫模型和参数估计的方法。接着，本书分别论述了在词法分析与词性标注中的统计方法，在句法分析中的统计方法，在词汇语义中的统计方法。

基于统计的自然语言处理的理论基础是哲学中的经验主义，基于规则的自然原因处理的理论基础是哲学中的