自然语言处理

.1.1.6.

.1.1.6.1. .1.1.6.2.

相关学科

各学科的交叉 哲学

一个词和一个句子怎么会有意义，如何用词指定世界中的物体。信念、目标、和意图是什么东西，与语言有什么关系。通过反例的直觉来扩展自然语言；

.1.1.6.3. .1.1.6.3.1. .1.1.6.3.2. .1.1.6.3.3. .1.1.6.4.

数学 数理逻辑 图论 概率论 语言学

研究语言的结构，词如何形成短语、短语如何形成句子，什么东西限制一个句子可能的意义等。研究的工具：人类对合适的语法和意义形式的直觉，以及一些数学工具如形式语言理论、模型理论语义学等。

.1.1.6.5. 心理学

研究人类语言产生和理解的过程，人类如何识别句子的正确结构，何时决定一个词的正确含义，理解过程何时发生等。研究的方法是：测量人类对象执行情况的实验技术，以及对观察结果的统计分析。

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.1.1.6.6. 计算机科学 .1.1.6.6.1. 人工智能 .1.1.6.6.2. 机器学习 .1.1.6.6.3. 模式识别 .1.1.6.7. 信息科学 .1.1.6.7.1. 数据库 .1.1.6.7.2. 数据挖掘 .1.1.6.7.3. 数据仓库 .1.1.6.7.4. 信息提取 .1.1.6.7.5. 自动文摘 .1.1.6.7.6. 信息分类 .1.1.6.7.7. 信息检索 .1.1.6.7.8.

信息过滤

.1.2. 英语的特点 .1.3.

汉语的特点

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2.音韵 3.词法 4.句法

.4.1.

总论

词如何形成短语，词和短语如何形成正确的句子，每一个词在句中在机构方面起什么样作用。

.4.1.1. 句法分析的任务

对于自然语言的分析来说，句法分析有以下两个主要任务： 1．识别一个语言的句子和确定输入句子的结构 给定文法G和该文法描述的语言L,

(1)给定一个字符串S,判定S是否属于L;

(2) 给定一个字符串S,如果S属于L，给出S对应的树结构; 3．句法结构的规范化

如果我们能把大量可能的输入结构映射为数量较少的结构，那么后继的处理(例如语义分析)就得以简化。下面是几个结构规范化的例子：

(1) 句子中时常有些成分可以被省略或“零化”；

(2) 各种转换可以把表层结构不同的句子联系起来，如主动语气和被动语气； (3) 正常词序和所谓分裂结构：

That I like wine is evident. It is evident that I like wine. (4) 名词性结构和动词性结构： the barbarians’destruction of Rome

the barbarians destroyed Rome

等等。这样一类的转换使得后继的处理只需考虑数量少得多的结构。

.4.1.2. 句法分析的不同类型

1． 传统的非概率分析方法

概率方法（PCFG） 2． 完全句法分析

部分句法分析（partial parsing / shallow parsing） 3． Top-down句法分析predicative parser

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Bottom-up句法分析shift-reduce parser 4． 确定性句法分析deterministic parser

非确定性句法分析non-deterministic parser

.4.1.3. 形式语法阵营

1）TG，GB，MP，??

2）LFG，GPSG，HPSG，?? 3）PATR-II，DCG，FUG，?? 4）树邻接语法（TAG） 5）链语法（Link Grammar）

6）范畴语法（CategorialGrammar） 7）依存语法（Dependency Grammar） 8）词语法（Word Grammar）

??

.4.1.4.

当代形式语法理论体系的分类

Category-based TG, GB, MP TAG GPSG Unification-based HPSG FUG Formal grammatical LFG system …… (Grammar Formalism) CategorialGrammar Word-based Dependency Grammar Word Grammar Link Grammar

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