自然语言处理难点有哪些（自然语言处理需要解决的难点有哪些?）

第10天:NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)

1、朴素贝叶斯(Naive Bayes)，“Naive”在何处？加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)。

2、朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。

3、朴素贝叶斯的英文叫做 Naive Bayes ，直译过来其实是天真的贝叶斯，那么他到底天真在哪了呢？这主要是因为朴素贝叶斯的基本假设是所有特征值之间都是相互独立的，这才使得概率直接相乘这种简单计算方式得以实现。

4、朴素贝叶斯英文：Naive Bayes.双语例句：在旅行中，我喜欢尝试当地的美食，这让我更好地了解当地文化。

5、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。

中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。

分词通常被认为是许多中文自然语言处理任务的第一步，但它对这些后续任务的影响相对研究较少。摘要介绍：目前主要存在问题是1)在对新数据应用现有的分词器时的不匹配问题；2)一个更好的分词器是否能产生更好的后续NLP任务性能。

目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。

既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。

中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

语言差异：不同的语言存在巨大的差异，如语法、语义、习惯用法等，使得自然语言处理技术难以适应各种语言。

自然语言处理研究有以下难点：单词的边界界定在口语中，词与词之间通常是连贯的，而界定字词边界通常使用的办法是取用能让给定的上下文最为通顺且在文法上无误的一种最佳组合。在书写上，汉语也没有词与词之间的边界。

NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(RichardBandler)和约翰·葛瑞德(JohnGrinder)完成的基础理论。有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。

CRF 具有很强的推理能力，并且能够使用复杂、有重叠性和非独立的特征进行训练和推理，能够充分地利用上下文信息作为特征，还可以任意地添加其他外部特征，使得模型能够获取的信息非常丰富。

n-gram 是一个重要的基础概念，它所提供的概率分析可以做到很多事情，例如机器翻译“请给我打电话”：P(“please call me”) P(please call I )。

有25%-40%的错误属于 real-word error 这一部分是language model与noisy channel model的结合。

NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(Richard Bandler)和约翰·葛瑞德(John Grinder)完成的基础理论。

自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。

在自然语言处理中，我们有时不需要或者不仅仅需要整个句子的短语结构树，而且要知道句子中词与词之间的依存关系。用词与词之间的依存关系来描述语言结构的框架成为依存语法，又称从属关系语法。

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。

在《浅谈自然语言处理基础(中)》中，我介绍了一些经典的分词方法，不过都是些较早的研究成果。CRF方法是目前公认的效果最好的分词算法。

例如，在「I found my wallet near the bank」一句中，NLP 的任务是理解句尾「bank」一词指代的是银行还是河边。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。

当然需要。既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。

1、NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。

2、nlp是自然语言处理。自然语言处理( Natural Language Processing， NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

3、NLP (Natural Language Processing)，自然语言处理，是人工智能（AI）的一个子领域。

4、自然语言处理（NLP）是一种专业分析人类语言的人工智能。

5、NLP是“神经语法程式学”的英文缩写，即Neuro-Linguistic Programming。 Neuro意思是“神经”，特指我们大脑的神经系统，我们知道大脑和身体都经由神经系统连结在一起。