人工智能课件第十一章自然语言理解.ppt

自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和解析人类使用的自然语言。本章重点介绍了自然语言理解的基本问题、研究进展、理解过程的层次，以及句法和语义的自动分析方法。 语言理解涉及到词汇、语法、词法、句法等多个层面。语言是由词汇组成的，每个词汇按照特定的语法规则组合成语句，进而形成更复杂的表达。理解语言不仅要求识别词汇的词序和概念，还需要理解语义的细节，如词义、形态、词类和构词法。此外，还要处理词汇的多义性、歧义性以及在不同语境中的变化。 自然语言理解的研究历史可以追溯到早期的机器翻译。从20世纪70年代对对话系统的研究，到80年代广泛应用和机器学习的活跃，再到如今对专家系统知识获取的贡献，自然语言理解不断推动着计算机与人类交流的能力进步。这一领域的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等领域的发展。 在理解过程中，语言分析通常分为语音分析、词法分析、句法分析和语义分析四个层次。语音分析处理语音信号，转化为文本；词法分析识别单词及其属性；句法分析关注句子结构，确保符合语法规则；语义分析则理解句子背后的深层意义。 在句法分析中，模式匹配和转移网络是一种直观的方法。例如，通过状态转移图（Transition Network, TN）来表示句子结构，其中状态代表解析的不同阶段，弧上的条件指示何时进行状态转移。此外，扩充转移网络（Augmented Transition Network, ATN）增加了操作，使得网络能更好地处理复杂语法规则。词汇功能语法（LFG）则通过直接成分结构（C-Structure）和功能结构（F-Structure）来描述句子的语法和语义特征，通过代数变换求解功能结构，以实现更精确的理解。 自然语言理解是一个涉及多方面知识的复杂任务，包括语言学、计算机科学和人工智能等。随着技术的进步，自然语言理解不仅在理论研究上取得了显著成就，也在实际应用中发挥着越来越重要的作用，如智能助手、聊天机器人、信息检索等。未来，自然语言理解将继续向着更准确、更人性化的方向发展，以更好地服务于人类社会。