自然语言处理笔记4-哈工大 关毅

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前言

硕士生涯结束，开始专心做一件自己觉得有用的工具，先做工程，后搞理论。
自然语言处理是一个非常难的问题，同时是人工智能皇冠上的明珠。
接下来会记录一系列自然语言处理的笔记，来自于哈工大老师关毅。

汉语语料库的多级加工（1）

两条路线：基于规则的和基于模型的。
$路线\begin{cases} 基于规则的&\text{if } \\ 基于模型的 &\text{if } \end{cases}$
语料库语言学
经常使用概率统计及信息论中的方法。
语料库规模对效果影响很大。
语料分布，语音识别，情况处理。
句法分析和语料分析各项处理。
句法分析加工停止
语料多级加工停止。
预料多级加工实例，语法树。规范语料库加工。
切分词性标准，人民日报语料库，未登录词和命名实体。

汉语语料库的多级加工（2）

中文人名的识别方法，人名用字比较集中。定义和使用型识别。
人名姓氏中文资料，人名识别，词性修剪。传统的规则方法。
中文的黄可以做名词可以做形容词。
有效的方法是两种东西的结合：
以坚实的理论基础做架构从而实现的极大熵模型。
英语译名手册，考察上下文信息。
统计机器翻译，地名识别，得资源者得一切。中文信息的翻译。

汉语语料库的多级加工（3）

采用一种统计分类模型进行统计处理。定位词+中心词。
识别命名实体，辅助规则，坚实的理论模型，统计规则，最大熵模型。
特征模板，系数规则生成器。
系统在满足约束的情况下，熵趋向于最大，任何原理都有适用范围。
平常要多做应用，调参数调多了自然就有感觉了。
统计分类模型，目前的效果超好。
推荐一篇论文，A maximum entropy approach to natural language processing。
下载源代码后，做一个软件包，进行实时的处理，好好写东西。

汉语语料库的多级加工（4）

汉语的兼类词，动名词，名形容词，动名兼类，37%。
基于规则的词性标注，词性多重修改。词性相同类举，基于隐markov模型，效果超好。
选择训练集，构建训练样本。训练集异常重要，garbage in，就会garbage out。
关键数据，结果训练，机器学习，标记不同值。
未经标注的文本-》 初始标准器-》已经标注的样本-》学习器-《纠错规则，黄金标注文本。《-转换规则。
转发规则，原tag+环境-》目标tag。

汉语语料库的多级加工（5）

词性标注的模板。规则的颗粒度不同。转移数量-》标注精度。选择这样的工作。TBL，效果良好，精度有限，好的标注器。基于决策树的方法，效果良好。
句法分析的总体结构如上图所示
句法词性处理结构转换。自动短语定界和句法标注实例语义难，
涉及到一个核心问题，意义的意义是什么？

汉语语料库的多级加工（6）

语义与语法的关系，语法是形式，语义是内容。自动语义标注。
语法标注和语义标注。
听到词汇后分词，再进行处理，词与词的关系。
概念在头脑中正确联系，汉语语言判定容易。以单位词的词义，定义多义词的词义比较方便。
莱斯克以单位词源定义多义词源。
词义分析很难，利用上下文的搭配关系，确定该词的关系。
深层语言结构，效果超好。
词汇间的语义关系是词汇的灵魂，整体关系和上下级关系。

汉语语料库的多级加工（7）

语义标注实例，semantic tree。语义树。
任何一个实体所有的属性比如他在书店看书，AGT（word_no=0,他，r，rrl）
他就完全被定义了。
众多学者号召做出千万级的语料库，计算语言学的基础理论。
十万句句法休整。语义知识库，英语。
framenet，语言架构，自动切词标注了系统。
语料库多级加工系统，人的精力得到解放。