自然语言处理的关键技术自然语言处理的关键技术自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令,完成从一种语言到另一种语言的翻译功能
自然语言处理技术的研究,可以丰富计算机知识处理的研究内容,推动人工智能技术的发展
下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术
一、常用技术分类1、模式匹配技术模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术
例如计算机的辅导答疑系统,当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时,就会完成自动回答问题的功能
但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答,于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进
答疑库中增加了同义词和反义词,当用户输入关键词的同义词或反义词时,计算机同样能完成答疑,这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统
2、语法驱动的分析技术语法驱动的分析技术是指通过语法规则,如词形词性、句子成分等规则, 将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术
这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN 文法
上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法,其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言,但由于其处理的词句无关上下文,所以对于某些自然语言的分析是不合适的
转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点,其能够利用转换规则重新安排分析树的结构,即能形成句子的表层结构,又能分析句子的深层结构
但其具有较大的不确定性
ATN 文法扩充了转移网络,比其他语法加入了测试集合和寄存器,它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言,但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点
3、语义文法语义文法的分析原理与语法驱动相似,但其具有更大的优越性
语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析,能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足