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延伸内容
NLP(NaturalLanguageProcessing)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较为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。理论上,NLP是一种很吸引人的人机交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU,当它们处于一个有限的“积木世界”,运用有限的词汇表会话时,工作得相当好。这使得研究员们对此系统相当乐观,然而,当把这个系统拓展到充满了现实世界的含糊与不确定性的环境中时,他们很快丧失了信心。由于理解(understanding)自然语言,需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力,自然语言认知,同时也被视为一个人工智能完备(AI-complete)的问题。同时,在自然语言处理中,“理解“的定义也变成一个主要的问题。有关理解定义问题的研究已经引发关注。一些NLP面临的问题实例:句子“我们把香蕉给猴子,因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子,因为它们熟透了”有同样的结构。但是代词“它们”指的是“猴子”,在二句中指的是“香蕉”。如果不了解猴子和香蕉的属性,无法区分。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较为通顺且在文法上无误的一种组合。在书写上,汉语也没有词与词之间的边界。自然语言的文法通常是模棱两可的,针对一个句子通常可能会剖析(Parse)出多棵剖析树(ParseTree),而我们必须要仰赖语意及前后文的资讯才能在其中选择一棵较为适合的剖析树。