hanlp汉语自然语言处理入门基础知识介绍

By hadoop小学生 at 2019-01-02 • 0人收藏 • 78人看过


自然语言处理定义:

自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分(人工智能还包括计算机视觉等),但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统,但只有人类才拥有这么高级的语言。

自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言,以完成有意义的任务,比如订机票购物或QA等。完全理解和表达语言是极其困难的,完美的语言理解等效于实现人工智能。

自然语言处理涉及的几个层次

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作为输入一共有两个来源,语音与文本。所以第一级是语音识别和OCR或分词(事实上,跳过分词虽然理所当然地不能做句法分析,但字符级也可以直接做不少应用)。接下来是形态学,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

Hanlp自然语言处理开发包:

从事大数据方面工作的人对自然语言处理必然都是不陌生的,在Github上用户量最多的开源汉语自然语言处理工具是HanLP。HanLP的初始版本是在2014年初开发的,3月份的时候开始在Github上开源。2015年的时候集成在了大快搜索的DKNLP中,目前大快已经把DKNLP技术成果已经开源,并且整体装如HanLP项目,HanLP的版本已经到了V1.50。

Hanlp自然语言处理技术优势:

支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词调、词性标注),命名实体识别(中国人民、音译人民、日本人民,地名,实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析)。提供Lucene查件,兼容Solr和ElasticSearch。

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Hanlp自然语言处理应用领域:

Hanlp已经被广泛应用于Lucene、Solr、ElasticSearch、hadoop、android、Resin等平台,有大量开源作者开发各种查件与拓展,并且被包装或移植到Python、C#、R、JavaScript等语言上去。

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