I. 什么是NLP
NLP全称是Natural Language Processing，即自然语言处理，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。
NLP涉及的几个层次由下图所示。可以看到输入数据有两大类，分别是语音和文字。在接收到数据之后还需要做一系列的处理。
- 首先是speech数据是做语音分析，text则是OCR或者Tokenization。
之后是Morphological analysis，这是形态学的意思，援引《统计自然语言处理》中的定义：
形态学（morphology）：形态学（又称“词汇形态学”或“词法”）是语言学的一个分支，研究词的内部结构，包括屈折变化和构词法两个部分。由于词具有语音特征、句法特征和语义特征，形态学处于音位学、句法学和语义学的结合部位，所以形态学是每个语言学家都要关注的一门学科［Matthews,2000］。
- 接下来是句法(syntactic)和语义(semantic)分析
最后是对话(discource)分析，也就是说需要根据上下文对当前句子进行分析和处理。
II. 什么是Deep Learning
这里不做过多的赘述。需要了解机器学习基础和deep learning的可以阅读我之前的笔记：
III. NLP相关技术
- 1.Word Vector
本节视频没有深入介绍，后面的内容会详细介绍。
- 2.NLP表示层次:形态(Morphology)级别
- 3.NLP工具：句法分析
还有其他的NLP技术和应用不在赘述，详细的课观看教学视频和其他笔记。