【NLP】自然语言处理－第五节 自动理解自然语言

第五节自动理解自然语言

目录
1 简介
2 词义消岐
3 指代消解
4 自动生成语言
5 机器翻译
6 人机对话系统

1 简介
我们一直在各种文本和Python 编程语言的帮助自下而上的探索语言。然而，我们也对通过构建有用的语言技术，开拓我们的语言和计算知识感兴趣。

从应用层面看，我们大家都需要帮助才能在网络上的文本中找到有用的信息。搜索引擎在网络的发展和普及中发挥了关键作用，但也有一些缺点。它需要技能、知识和一点运气才能找到这样一些问题的答案。

例如：“过去的一周里股市专家都对科技板块做了哪些预测？”。
让计算机来自动回答这些问题，涉及包括信息提取、推理与总结在内的广泛的语言处理任务， 将需要在一个更大规模更稳健的层面实施，这超出了我们当前的能力。

构建智能机器是人工智能长久以来的挑战，语言理解是智能行为的重要组成部分。这一目标多年来一直被看作是太困难了。然而，随着 NLP 技术日趋成熟，分析非结构化文本的方法越来越多，应用也来越广泛。

2 词义消歧
无论是汉语，英语甚至其他语言，每一个词语都有不同的含义，所谓的词意消歧就是通过文章的上下文来确定该词语在该文中所表达的含义。
词义消歧(WSD)是一个自然语言处理和本体论的开放问题。歧义与消歧是自然语言理解中最核心的问题，在词义、句义、篇章含义层次都会出现语言根据上下文语义不同的现象，消歧即指根据上下文确定对象语义的过程。词义消歧即在词语层次上的语义消歧。
例如说“饭碗”，可以理解为吃饭的碗，还有工作的意思。如果不