王丁

摘? ?要：在大數(shù)據(jù)時代下，自然語言處理技術(shù)是高效獲取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，也是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向。自然語言處理涵蓋學科領(lǐng)域較廣，涉及數(shù)學、語言學、計算機等多學科知識，其實質(zhì)是在計算機科學與人工智能融合發(fā)展背景下形成的一種信息處理技術(shù)。本文分析了自然語言處理技術(shù)體系的整體框架，以及自然語言處理技術(shù)的主流方法，并研究了自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，期望對推進自然語言處理技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用有所幫助。

關(guān)鍵詞：自然語言處理技術(shù)? 機器學習? 深度學習? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）03（a）-0141-02

隨著機器學習方法的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的機器學習與深度學習都對自然語言處理技術(shù)產(chǎn)生了深遠影響。與傳統(tǒng)的機器學習相比，基于深度學習的自然語言處理技術(shù)更具有應(yīng)用優(yōu)勢，可通過運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對語言特征的自動學習，適用于復(fù)雜的自然語言處理領(lǐng)域，使自然語言處理技術(shù)在信息檢索、智能問答、機器翻譯等方面發(fā)揮出更大的應(yīng)用價值。

1? 自然語言處理技術(shù)體系的整體框架

自然語言處理技術(shù)是讓計算機學習、理解并生成人類語言的一種技術(shù)，以實現(xiàn)對人類語言的智能化處理，提高數(shù)據(jù)處理效率，輔助人們解決各種文本處理問題。自然語言處理的整體框架主要包括以下四個方面：（1）篇章級。包括適用于單文檔分析的文檔分類技術(shù)、文檔主題抽取技術(shù)、文檔結(jié)構(gòu)分析技術(shù)、文檔語義表示技術(shù)，以及適用于多文檔分析的文檔聚類技術(shù)、文本相似度技術(shù)、PLSA主題模型技術(shù)等。（2）短串級。包括是適用于短串變換的同義詞替換技術(shù)、語義歸一化技術(shù)、糾錯技術(shù)、省略技術(shù)，適用于短串解析的結(jié)構(gòu)分析技術(shù)、Term重要性技術(shù)，以及適用于短串語義表示的短串語義表示技術(shù)、短串主題分析技術(shù)等。（3）Term級。包括適用于詞法分析的分詞技術(shù)、未登錄詞識別技術(shù)、詞性標注技術(shù)，適用于Term語義表示的屬性、語義，以及適用于Term關(guān)系的antology構(gòu)建技術(shù)、詞匯關(guān)系計算技術(shù)、同義關(guān)系技術(shù)等。（4）數(shù)據(jù)。主要來源于底層資源、公共數(shù)據(jù)、知識庫和詞典。

2? 自然語言處理技術(shù)的主流方法

2.1 基于傳統(tǒng)機器學習的自然語言處理技術(shù)

自然語言處理可將處理任務(wù)進行分類，形成多個子任務(wù)，傳統(tǒng)的機械學習方法可利用SVM（支持向量機模型）、Markov（馬爾科夫模型）、CRF（條件隨機場模型）等方法對自然語言中多個子任務(wù)進行處理，進一步提高處理結(jié)果的精度。但是，從實際應(yīng)用效果上來看，仍存在著以下不足：（1）傳統(tǒng)機器學習訓(xùn)練模型的性能過于依賴訓(xùn)練集的質(zhì)量，需要人工標注訓(xùn)練集，降低了訓(xùn)練效率。（2）傳統(tǒng)機器學習模型中的訓(xùn)練集在不同領(lǐng)域應(yīng)用會出現(xiàn)差異較大的應(yīng)用效果，削弱了訓(xùn)練的適用性，暴露出學習方法單一的弊端。若想讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)集適用于多個不同領(lǐng)域，則要耗費大量人力資源進行人工標注。（3）在處理更高階、更抽象的自然語言時，機器學習無法人工標注出來這些自然語言特征，使得傳統(tǒng)機器學習只能學習預(yù)先制定的規(guī)則，而不能學規(guī)則之外的復(fù)雜語言特征。

2.2 基于深度學習的自然語言處理技術(shù)

深度學習是機器學習的一大分支，在自然語言處理中需應(yīng)用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，通過對生成的詞向量進行學習，以完成自然語言分類、理解的過程。與傳統(tǒng)的機器學習相比，基于深度學習的自然語言處理技術(shù)具備以下優(yōu)勢：（1）深度學習能夠以詞或句子的向量化為前提，不斷學習語言特征，掌握更高層次、更加抽象的語言特征，滿足大量特征工程的自然語言處理要求。（2）深度學習無需專家人工定義訓(xùn)練集，可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學習高層次特征。

以短文本情感分析為例，在基于傳統(tǒng)機器學習的自然語言處理中，普遍存在著因多義詞引起的歧義問題，以及上下文信息缺乏問題，降低了短文本情感分析結(jié)果的準確性。而基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)鹘y(tǒng)基于單詞層面的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化，加入單詞和句子方面的特征，構(gòu)建起基于單詞加句子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過輸入向量化后的句子矩陣，提取更高抽象度的特征，并對相應(yīng)的分類函數(shù)和全連接層進行結(jié)果分類，從句子整體角度出發(fā)理解多義詞的含義以及整句語義，以完成文本情感分析過程。由此可見，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理技術(shù)能夠減少網(wǎng)絡(luò)模型的工作量，提高對比分析的性能。

3? 自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

3.1 應(yīng)用于檢索領(lǐng)域

在檢索領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)在提高檢索結(jié)果精確度方面。常規(guī)的搜索引擎存在如下缺陷，即用戶以關(guān)鍵詞的方式進行檢索時，會出現(xiàn)大量無關(guān)的信息，不但影響了檢索效率，而且還會占用一定的資源。而自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用，能夠使搜索引擎更好地理解用戶需求，檢索效率隨之提升。通過自然語言處理技術(shù)能夠使搜索引擎變得更加智能化。

3.2 應(yīng)用于數(shù)據(jù)整合領(lǐng)域

在數(shù)據(jù)整合領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)在提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量方面。通過建立語料庫，可對不同類型的自然語言進行處理，在此基礎(chǔ)上能夠使出輸出的指令得到優(yōu)化，給IT技術(shù)的擴展應(yīng)用創(chuàng)造有利條件。同時，依托自然語言處理技術(shù)搭建相關(guān)的平臺，按照具體的交互需要，構(gòu)建相應(yīng)的處理系統(tǒng)，在深入研究語法、語義等技術(shù)的基礎(chǔ)上，增強平臺的實用性，由此可使數(shù)據(jù)處理質(zhì)量得到大幅度提升，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢在此得以顯現(xiàn)。

3.3 應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域

在語音識別領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提高語音識別系統(tǒng)有效性方面，借助語音能夠?qū)χ悄茉O(shè)備進行操控。如在飛機的飛行控制系統(tǒng)中應(yīng)用語音控制操縱桿系統(tǒng)后，飛行員只需要輸入語音指令，便可對飛機的飛行進行操控。由于不同的飛行員具有不同的語音習慣，為對語音進行準確識別，系統(tǒng)能夠在線學習，對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行整合。該系統(tǒng)在飛機上的運用，為智能化飛行任務(wù)的完成提供了條件，彰顯出自然語言處理技術(shù)的價值。

3.4 應(yīng)用于醫(yī)學領(lǐng)域

在醫(yī)學領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在醫(yī)學影像報告的信息提取中。通過自然語言處理技術(shù)能夠?qū)蟾嬷杏欣脙r值的信息提取出來，并進行整合，從而發(fā)現(xiàn)報告與臨床信息之間存在的聯(lián)系，為醫(yī)師分析影像報告提供幫助。在應(yīng)用自然語言處理技術(shù)對影像報告中的信息進行提取時，計算機會先對詞匯進行分割，并對詞根進行判別，完成詞匯概念的識別，通過分析詞匯的語義，得到相應(yīng)的醫(yī)學概念;特征提取完畢后，計算機會對提取結(jié)果進行自動檢索，看其中是否存在目標概念，并判斷是否能夠基于這一概念推導(dǎo)出臨床結(jié)局;完成特征加工后，要為計算機提供標準數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，提高其穩(wěn)定性和準確性。

4? 結(jié)語

總而言之，自然語言處理技術(shù)是信息檢索和人工智能研究領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)。自然語言處理技術(shù)要基于深度學習方法進行不斷改進，以期在自然語言處理任務(wù)上達到更好的處理效果，并確保自然語言處理技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于信息檢索、數(shù)據(jù)整合、語言識別和醫(yī)學等領(lǐng)域，從而促進人工智能在更多領(lǐng)域得以成功應(yīng)用。

參考文獻

[1] 王凌燕.自然語言處理技術(shù)的重要性研究[J].信息通信，2019（11）：102-103.

[2] 麥家健，朱凌峰，莫毅宇，等.基于自然語言處理技術(shù)的警務(wù)情報文本挖掘分析[J].中國安防，2019（9）：142-143.

[3] 葛運東，陳洪梅，姚建民.自然語言處理的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2019（9）：150-151.

[4] 許鑫.自然語言處理技術(shù)在電網(wǎng)預(yù)案生成中的應(yīng)用[J].云南電力技術(shù)，2019（8）：82-83.

[5] 鄧金.基于自然語言處理技術(shù)的郵件檢測系統(tǒng)[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2019（6）：24-25.