计算机自动识别句子成分nlp
1.NLP的概念
NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文、英文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。
在一般情况下，用户可能不熟悉机器语言，所以自然语言处理技术可以帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。
这些年，NLP研究取得了长足的进步，逐渐发展成为一门独立的学科，从自然语言的角度出发，NLP基本可以分为两个部分：自然语言处理以及自然语言生成，演化为理解和生成文本的任务，如图所示。
▲NLP的基本分类
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自然语言的理解是个综合的系统工程，它又包含了很多细分学科，有代表声音的音系学，代表构词法的词态学,代表语句结构的句法学，代表理解的语义句法学和语用学。
音系学：指代语言中发音的系统化组织。
词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。
袁莉照片句法学：给定文本的哪部分是语法正确的。
语义学：给定文本的含义是什么？
语用学：文本的目的是什么？
语言理解涉及语言、语境和各种语言形式的学科。而自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）恰恰相反，从结构化数据中以读取的方式自动生成文本。该过程主要包含三个阶段：
文本规划：完成结构化数据中的基础内容规划
语句规划：从结构化数据中组合语句来表达信息流
实现：产生语法通顺的语句来表达文本
2.NLP的研究任务
NLP可以被应用于很多领域，这里大概总结出以下几种通用的应用：
机器翻译：计算机具备将一种语言翻译成另一种语言的能力。
情感分析：计算机能够判断用户评论是否积极。
智能问答：计算机能够正确回答输入的问题。
文摘生成：计算机能够准确归纳、总结并产生文本摘要。
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文本分类：计算机能够采集各种文章，进行主题分析，从而进行自动分类。
舆论分析：计算机能够判断目前舆论的导向。
知识图谱：知识点相互连接而成的语义网络。
机器翻译是自然语言处理中最为人所熟知的场景，国内外有很多比较成熟的机器翻译产品，比如百度翻译、Google翻译等，还有提供支持语音输入的多国语言互译的产品。
情感分析在一些评论网站比较有用，比如某餐饮网站的评论中会有非常多拔草的客人的评价，如果一眼扫过去满眼都是又贵又难吃，那谁还想去呢？另外有些商家为了获取大量的客户不惜雇佣水军灌水，那就可以通过自然语言处理来做水军识别，情感分析来分析总体用户评价是积极还是消极。
智能问答在一些电商网站有非常实际的价值，比如代替人工充当客服角，有很多基本而且重复的问题，其实并不需要人工客服来解决，通过智能问答系统可以筛选掉大量重复的问题，使得人工座席能更好地服务客户。
文摘生成利用计算机自动地从原始文献中摘取文摘，全面准确地反映某一文献的中心内容。这个技术可以帮助人们节省大量的时间成本，而且效率更高。
文本分类是机器对文本按照一定的分类体系自动标注类别的过程。举一个例子，垃圾邮件是一种令人头痛的顽症，困扰着非常多的互联网用户。2002年，Paul Graham提出使用“贝
叶斯推断”来过滤垃圾邮件，1000封垃圾邮件中可以过滤掉995封并且没有一个是误判，另外这种过滤器还具有自我学习功能，会根据新收到的邮件，不断调整。也就是说收到的垃圾邮件越多，相对应的判断垃圾邮件的准确率就越高。
舆论分析可以帮助分析哪些话题是目前的热点，分析传播路径以及发展趋势，对于不好的舆论导向可以进行有效的控制。
知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱的一般表现形式如图所示。
3.NLP相关知识的构成
3.1基本术语
为了帮助读者更好地学习NLP，这里会一一介绍NLP领域的一些基础专业词汇。
（1）分词（segment）
词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文分词的基础与关键。
中文和英文都存在分词的需求，不过相较而言，英文单词本来就有空格进行分割，所以处理起来相对方便。但是，由于中文是没有分隔符的，所以分词的问题就比较重要。
分词常用的手段是基于字典的最长串匹配，据说可以解决85%的问题，但是歧义分词很难。举个例子，“美国会通过对台售武法案”，我们既可以切分为“美国/会/通过对台售武法案”，又可以切分成“美/国会/通过对台售武法案”。
（2）词性标注（part-of-speech tagging）
基于机器学习的方法里，往往需要对词的词性进行标注。词性一般是指动词、名词、形容词等。标注的目的是表征词的一种隐藏状态，隐藏状态构成的转移就构成了状态转移序列。例如：我/r爱/v北京/ns天安门/ns。其中，ns代表名词，v代表动词，ns、v都是标注，以此类推。
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（3）命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）
命名实体是指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地名、机构名、专有名词等。
（4）句法分析（syntax parsing）雪中悍刀行结局
句法分析往往是一种基于规则的专家系统。当然也不是说它不能用统计学的方法进行构建，不过最初的时候，还是利用语言学专家的知识来构建的。句法分析的目的是解析句子中各个成分的依赖关系。
所以，往往最终生成的结果是一棵句法分析树。句法分析可以解决传统词袋模型不考虑上下文的问题。比如，“小李是小杨的班长”和“小杨是小李的班长”，这两句话，用词袋模型是完全相同的，但是句法分析可以分析出其中的主从关系，真正理清句子的关系。
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