自然语言处理与文本挖掘概述

人工智能教案,07章 自然语言处理7.1 概述

7.1 概述 自然语言是指人类语言集团的本族语，如汉语、英语、日语等，以及人类用与交流的非发声语言，如手语、旗语等。自然语言是相对于人造语言而言的。人造语言是指世界语或计算机的各种程序设计语言。 众所周知，语言是思维的载体，是人际交流的最重要工具。 在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用而言，据统计用于数学计算的仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。在信息化社会中，语言信息处理的技术水平和每年所处理的信息总量已成为衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。 在社会发展需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智能界所关注的核心课题之一。显然，如果计算机能够理解自然语言，人－机间的信息交流能够以人们所熟悉的本族语言来进行，那将是计算技术的一项重大突破。另一方面，由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言理解的研究也有助于揭开人类智能的奥秘，深化我们对语言能力和思维本质的认识。 那么什么叫"自然语言理解"？正如什么是"智能"一样，对于"理解"这个术语也存在着各式各样的认识。在人工智能界，或者语言信息处理领域中，人们普遍认为可以采用著名的图灵

（Turing）试验来判断计算机是否"理解"了某种自然语言。 相比较人工智能其它领域，自然语言理解是难度大，进展小的。至今为止未能达到很高的水平。 Turing提出的智能实验，参加者是计算机、被实验的人以及主持实验的人。由主持人提出问题，计算机和被实验的人来回答，被实验者在回答问题时尽可能的向主持人表示他是"真正"的人，计算机也尽可能逼真的模仿人的思维。如果主持人通过听取对问题的回答分辨不出哪个是人的回答，哪个是机器的回答时，便可认为被试验的计算机是有智能的了。有人对这样设计的实验提出了疑义，他们认为这种实验只反映了结果的比较而没有涉及思维的过程，而且也没明确此人是个孩子还是有良好素质的成年人参加了实验。当一个计算机系统能给出有关问题的正确答案或有用的建议、而解决问题所用的概念和推理与人相当、还能解释推理过程时，便可说这样的计算机系统是有智能的了。 本章将讨论自然语言理解的概念、发展简史以及系统组成与模型等；然后，逐一研究语言的自动分析、句子的自动理解、语言的自动生成和机器翻译等重要问题。 7.1.1 自然语言理解 怎样判断一个机器对人类的自然语言是理解了？没有通用的答案。通常我们同样可以用"图灵"实验来得到结论。判断"自然语言理解"的主要方面有如右页所示： ·问题应答：机器能正确的回答输入文本的有关问题。

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言 早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

牛津大学社会数据科学授课型研究生申请要求

牛津大学 社会数据科学 授课型研究生申请要求

牛津大学简介 学校名称牛津大学 学校英文名称University of Oxford 学校位置英国 | 英格兰 | 牛津 2020 QS 世界排名4 牛津大学概述 牛津大学（University of Oxford），简称“牛津”（Oxford），位于英国牛津，是世界顶尖的公立研究型大学，采用书院联邦制。截止至2019年3月，牛津大学的校友、教授及研究人员中，共有72位诺贝尔奖得主（世界第九）、3位菲尔兹奖得主（世界第二十）、6位图灵奖得主（世界第九）。 2019- 20年度，牛津大学位列于2020THE世界大学排名世界第1 ，2020QS世界大学排名世界第4 ，2020USNews世界大学排名世界第5 ，2019世界大学学术排名世界第7 ，2019泰晤士高等教育世界大学声誉排名世界第5。特别的是，牛津大学于2017- 2020年连续四年在THE世界大学排名中位列世界第1。 社会数据科学专业简介 社会数据科学中的多学科理科硕士提供了分析有关人类行为的非结构化异构数据所需的社会和技术专业知识，从而有助于我们了解人类世界。 以数字方式生成的社交数据（例如，来自社交媒体，通信平台，物联网（IoT）设备，传感器/可穿戴设备和移动电话）提供了一种积累新的大规模数据的方法，除了现有的具有已转换为数字格式。这些数据可以投入使用，帮助我们了解社会科学，行业和政策制定者至关重要的重大问题，包括社会，经济和政治行为，人际关系，市场设计，群体形成，身份，国际运动，道德和负责任的方式来增强数据的社会价值，以及许多其他主题。 社会数据科学专业相关信息 专业名称社会数据科学 专业英文名称Social Data Science MSc

文本挖掘

文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用 摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。 关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言 随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类

技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。 定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文

北大中文系书单

北大中文系有着现代语言学的传统。早在民国初年，钱玄同就已经在所开设的音韵学课上试图给上古韵部拟音；刘半农则在北大建立起中国第一个语音乐律实验室。建国后由于院系调整，中山大学语言学系并入北大中文系语言专业，在高名凯先生主持的语言学教研室的基础上，又增加了王力先生主持的汉语教研室，此时语言学科的格局和语言学的课程体系已基本形成。文革结束后，汉语教研室又一分为二，至此形成语言学、现代汉语、古代汉语三个教研室三分的局面，并保持至今。 现在的中文系本科设中国文学、古典文献学、汉语言学以及应用语言学四个专业。汉语言学专业继承自更早的语言学专业，名称上的一字之差道出了背后的沧桑。语言专业本来是独自设目招生，后来为了宽口径通识教育的需要，与文学、文献专业同时招生，学生在三年级时才真正进入专业学习。因此，本科的语言学专业课程设置中，对一二年级开设的课程较少，三年级开始才丰富起来。 这一系列本科的课程中，多数都有值得纪念的历史。比如现代汉语语法，朱德熙先生讲授的时候，几百人的教室常常爆满；汉语史课最初由王力先生主讲，唐作藩先生和郭锡良先生讲授的时候，虽然有了简单的分工，但是谁有了任务，另一个人都能一口气讲下来。这些佳话，连同语言学的传统一起传承下来。 除了常年开设的课程之外，北大中文系也会经常邀请校外的老师来开课。远的比如50年代吕叔湘先生来讲授《马氏文通》；80年代梅祖麟先生讲授近代汉语、罗杰瑞先生讲授福建方言；最近的有蔡维天老师讲授制图理论，张伯江、方梅两位老师讲授功能语法，等等。不过，综观这一份本科的课程设置，虽然有历史的沉淀，却不能说完备，甚至有一些陈弊。当然这是多方面因素交织的结果，此处按下不表。希望小编的介绍，能够对想来北大中文系读研的同学有所帮助。有的读者可能会问，研究生的课程设置呢不要着急，小编以后还会慢慢介绍的。 中文系外的院系，也有语言学相关的方向，如外国语学院（外国语言学，本科开设普通语言学、语言与认知、英语结构、英语词汇学、英语史及其他具体语言的语言学课程）、计算语言所、心理学系（心理语言学）、哲学系（语言哲学），但在本科阶段很少开设系统的语言学课程，小编这里就不作介绍了。 这里每一门课程，小编都列出课程开设的学期、主要内容以及参考书目。当然，整体设置会随着中文系课程设置的调整而变动，本文列出的是2014年的最新版。每门课程的情况也会随着主讲老师们的变化而调整，仅仅用作参考。限于篇幅，其中语义学、现代汉语句法研究、汉语史、汉语方言等部分课程的书目，小编做了一些删节。相关书目的介绍亦从略，微刊另有专门的“语言学书目”系列文章，敬请关注。 01一年级第一学期必修： 现代汉语（上） 讲授现代汉语的概貌及语音、音系和词汇系统。 教材：《现代汉语》（增订本），北京大学中文系现代汉语教研室编，商务印书馆《现代汉语》，沈阳、郭锐主编，高等教育出版社参考书目：《现代汉语专题教程》，北大中文系现代汉语教研室编《语音学教程》（增订版），林焘、王理嘉著，王理嘉、王韫佳增订，北京大学出版社《音系学基础》，王理嘉，语文出版社 《现代汉语词汇》（增订本），符淮青，北京大学出版社

从语言学到深度学习nlp一文概述自然语言处理

从语言学到深度学习nlp一文概述自然语言处理 自然语言处理（NLP）近来因为人类语言的计算表征和分析而获得越来越多的关注。它已经应用于许多如机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取、自动摘要、医疗和问答系统等领域。本论文从历史和发展的角度讨论不同层次的NLP 和自然语言生成（NLG）的不同部分，以呈现NLP 应用的各种最新技术和当前的趋势与挑战。 1 前言 自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一部分，它致力于使用计算机理解人类语言中的句子或词语。NLP 以降低用户工作量并满足使用自然语言进行人机交互的愿望为目的。因为用户可能不熟悉机器语言，所以NLP 就能帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。 语言可以被定义为一组规则或符号。我们会组合符号并用来传递信息或广播信息。NLP 基本上可以分为两个部分，即自然语言理解和自然语言生成，它们演化为理解和生成文本的任务（图1）。 图1：NLP 的粗分类 语言学是语言的科学，它包括代表声音的音系学（Phonology）、代表构词法的词态学（Morphology）、代表语句结构的句法学（Syntax）、代表理解的语义句法学（Semantics

syntax）和语用学（Pragmatics）。 NLP 的研究任务如自动摘要、指代消解（Co-Reference Resolution）、语篇分析、机器翻译、语素切分（Morphological Segmentation）、命名实体识别、光学字符识别和词性标注等。自动摘要即对一组文本的详细信息以一种特定的格式生成 一个摘要。指代消解指的是用句子或更大的一组文本确定哪些词指代的是相同对象。语篇分析指识别连接文本的语篇结构，而机器翻译则指两种或多种语言之间的自动翻译。词素切分表示将词汇分割为词素，并识别词素的类别。命名实体识别（NER）描述了一串文本，并确定哪一个名词指代专有名词。光学字符识别（OCR）给出了打印版文档（如PDF）中间的文字信息。词性标注描述了一个句子及其每个单词的词性。虽然这些NLP 任务看起来彼此不同，但实际上它们经常多个任务协同处理。 2 NLP 的层级 语言的层级是表达NLP 的最具解释性的方法，能通过实现内容规划（Content Planning)、语句规划（Sentence Planning）与表层实现（Surface Realization）三个阶段，帮助NLP 生成文本（图2）。 图2：NLP 架构的阶段 语言学是涉及到语言、语境和各种语言形式的学科。与NLP 相关的重要术语包括：

文本挖掘

文本挖掘算法总结

文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出

贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概

文本挖掘算法总结汇编

文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。

新版自然语言处理导论课复习提纲课件.doc

“自然语言处理导论”课复习提纲 上半部分（参考材料：课程讲义） 第1讲绪论：什么是自然语言处理（NLP） 1.请举例说明自然语言和人工语言有哪些差异。 2.请举例说明语言知识与自然语言处理之间的关系。 第2讲中文文本的自动分词 3.计算机对中文文本进行自动分词的困难主要有哪些？ 4.请概括说明最大匹配法分词和最大概率法分词的基本思想。二者是什么关系？ 5.分词质量的常用评价指标主要有哪些？ 第3讲词性标注方法 6.请举例说明汉语的基本句法结构类型有哪些，各类结构的主要特点是什么。 7.请举例说明汉语的主要词类有哪些，各类词的特点是什么。 8.请概述用隐马尔可夫（HMM）模型进行词性标注的基本思想是什么。 9.请概述韦特比算法（Viterbi）的主要过程。 10.请概述基于转换的错误驱动的词性标注方法的主要思想及其处理流程。 第4讲汉语的句法结构分析（上） 11.什么是有限状态文法，上下文无关文法，两种文法的区别是什么。 12.自底向上的句法分析与自顶向下的句法分析的区别是什么。 13.Earley算法。 14.Tomita算法。Tomita算法对LR算法的主要改进是什么。 第5讲汉语的句法结构分析（下） 15.请举例说明句法结构歧义有哪些不同的类型。 16.什么是特征结构？请举例说明如何运用特征结构表达自然语言知识。 17.什么是合一运算（Unification）？请举例说明如何运用合一运算表达自然语言知识。 18.请概述如何在Earley算法中融入合一运算。 第6讲语义分析* 19.请举例说明自然语言中形式和意义之间的对应关系有哪些情况。 20.义素分析法。 21.配价分析法。 22.请举例说明如何利用语义知识来帮助消除句法结构分析中的歧义。 *不在考题范围内但属于本课程应掌握的知识内容。

北京大学数据科学专业本科生教学大纲草案2015072501

数据科学专业 一、专业简介 数据科学是运用概率统计、分布式计算、现代软件等综合知识探索来自商业贸易，生物医疗，金融证券，社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效存储、高效管理、高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术。 二、专业培养要求、目标 运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，能从大量数据中提取对科学研究和生产实践有意义的信息，以可视化等技术通过通俗易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。 三、授予学位 理学学士 四、学分要求与课程设置 总学分：134学分，其中： 1．必修课程75学分； 2．选修课程41学分； 3．毕业论文/设计6学分； 4．本科素质教育通选课12学分； 并须同时满足下列选课要求： 1）全校公共必修课程：32学分

2）大类平台课程：43学分，其中非本院系课程不低于8学分 必修：35学分 选修：数学科学学院本科生可以在下面由外院系开设的平台课程中选修8学分,其中在表1中至少选修3学分 表1 表2

3）学院课程41学分必修：8学分

4) 本科素质教育通选课：12学分 A．数学与自然科学类：至少2学分 B．社会科学类：至少2学分 C．哲学与心理学类：至少2学分 D．历史学类：至少2学分 E．语言学、文学、艺术与美育类：至少4学分，其中至少一门是艺术与美育类课程 5）毕业论文和实习实践 6学分 每个学生在第三学年或第四学年里须参加概率统计系开设的毕业论文讨论班或者经批准的其它形式的科研训练，并在导师指导下写出论文、读书报告或实习实践报告，通过考核后获得6学分。 参加毕业论文讨论班的学生须在导师指导下进行科研训练或者到经批准的企事业单位、科研院所或学校实习实践至少100小时。进行科研训练或参加实习实践活动不应影响其它课程的学习。学院鼓励学生利用寒暑假期进行科研训练或实习实践活动。 五、其他 1．保研要求： 以下成绩按学分进行加权平均，作为确定保研资格和各方向招收研究生的参考：大类平台课程中的全部必修课，学院课程中的全部必修课，大类平台课程中的物理类课程中选一门，必选课程以及其它选修课程中选两门。 2．读研准备： 保送为硕士研究生的学生在硕士生入学前的两年内选修的数学学院研究生课程，考试成绩在70分以上，且学分没有计入本科毕业学分的，可以计为研究生阶段成绩，获得相应学分。但需本人申请、导师同意、主管院长批准。这种成绩不能超过9学分。

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析

自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS 软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。 [关键词]自然语言处理共词分析法聚类分析因子分析 1引言 最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义： “自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(Linguistic Compe-tence)和语言应用(Linguistic Performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术”。 这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。 在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。 本文拟采用共词分析方法，通过对国内自然语言处理领域文献中高频关键词共同出现频率规律的分析，深入揭示其研究热点以及研究现状，为其他从事自然语言处理研究的学者提供参考。 2研究方法 共词分析法(Co-term Analysis)在图书情报界的应用非常广泛，是文献计量学的一种重要方法，也是内容分析法的常用方法之一。最先提出共词分析方法的是Callon等人，其后这种方法被广泛使用。共词方法的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(一般为主题词或关键词)在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关系，并且出现的次数越多，表明它们的关系越密切、距离越近。利用现代统计技术如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等多元分析方法，可以进一步按这种“距离”将一个学科内的重要关键词加以分类，从而归纳出该学科的研究现状、热点和内容。不仅如此。利用现代信息技术和统计软件图形显示功能，还能够将分析结果直观形象地显现出来，进而达到可视化的效果。 用共词分析法分析国内自然语言处理领域的研究热点。需要通过四个步骤完成：①，确定国内该研究领域主要关键词；②建立关键词共词矩阵；③选取多元统计方法对所建矩阵进行统计分析；④对所获得的数据进行分析。 3数据来源与关键词获取 3.1数据来源 在中国期刊网(CNKi)上，以“自然语言处理”为关键词，检索时间范围为CNKI默认的年限。选择了四个数据库，分别是中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库等，并以关键词为检索字段，采用精确检索的方式检索出2233篇文献，然后从CNKI上下载这些文献的题录数据。

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)

文本挖掘主要技术研究

文本挖掘主要技术研究 摘要：Web技术的发展日新月异，与此同时，因特网上的文本信息愈积愈多，浩如烟海。如何从这些海量文本数据挖掘出潜在的、有价值的信息，已经成为越来越多人的研究重点。本文主要介绍了文本挖掘的基本方法，包括文本特征提取、特征子集选取、文本分类、文本聚类等，并对这些方法的改进进行了分析。在此基础上，介绍了文本挖掘在当今一些领域的应用。 关键词：文本挖掘特征提取特征子集选取文本分类文本聚类应用 Research of Major Technologies in Text Mining 【Abstract】With the rapid development of Web technology, text information on the Internet has a tremendous growth. How to dig out the potential and valuable information from the text information on the Internet has become the focus of many people's research. This paper describes the basic methods of text mining, including text feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, etc., it makes some analysis on how to improve some of these methods. In addition, it introduces the application in some fields with text mining technology. 【Key words】text mining, feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, application

基于文本挖掘的用户画像研究

基于文本挖掘的用户画像研究Users portrait research based on text mining 姓名：高玉龙 学号：11109051 学院：工学院 导师：孙浩军教授 专业：计算机应用技术 入学：2011/09/10 答辩：2014/05/30

学位论文原创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的工作研究及取得的研究成果。本论文中除了标注与致谢的地方以外，不包含其他机构或者其他作者的已发表或者已经撰写过的研究成果。对于本文的研究中做出过贡献的集体和个人或者提供过帮助的，均在论文中以明确的方式进行标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文使用授权声明 本人授权汕头大学保存本学位论文的电子和纸质文档，允许论文被借阅和查阅；学校可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存和汇编论文；学校可以向国家有关部门或机构送交论文并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密的论文，按照保密的有关规定和程序处理。 本论文属于：保密（），在年解密后适用本授权声明。 不保密（）。（请在以上括号内打“√”） 作者签名：导师签名： 日期：年月日日期：

摘要 随着互联网的快速发展与日益普及，网络营销的价值也逐渐得到重视与认可，因此电子商务得到迅猛发展，而电子商务网站也日益成为大多数人生活中的“必需品”。而且越来越多的商家也希望借助电子商务在互联网销售市场的激烈竞争中立于不败之地。电子商务的不断发展，用户行为的研究是影响其生存发展的重要因素,用户行为研究的好坏成了决定消费者去留的关键原因。随着互联网用户规模及电子商务市场的不断扩大，电子商务市场的竞争愈发激烈，把握企业的竞争优势，同时加强企业战略性分化发展的能力，保证企业的可持续性发展是所有电子商务企业的共同目标。电子商务企业为了优化在网站上的营销活动和网站运营开销，都要投入大量的资源进行网站用户行为分析。随着产业的迅速发展，电子商务企业需要采用更先进的手段对网站进行网站用户行为分析，并构建自己的用户画像，并且大多电子商务网站已经积累了足够多的用户消费行为信息来进行用户细分等相关分析。 因此，本文通过对我国主流电子商务网站的数据进行相关采集与研究，并提出了用户画像构建的研究策略，并提出将用户属性分为基础属性标签，行为属性标签，价值属性标签，社交属性标签。并采用概率与信息熵的方法对用户数据进行分词，采用层次分析法对用户价值属性进行分析，得到用户的价值属性标签，并通过定义相关的规则，以此来构建用户画像，并采用k-means对构建的用户画像进行聚类。 关键词：电子商务; 用户画像; 用户研究; 用户聚类分析; k-means

自然语言处理的应用及发展趋势

自然语言处理的应用及发展趋势 摘要本文主要阐述了自然语言处理的研究内容，以及对目前相关领域的应用加以讨论。自然语言处理的研究内容主要有四大块[1-2]：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向、语言工程方向。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词自然语言处理应用发展趋势 一.自然语言处理的研究内容 自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向： (1）语言学方向 本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。 （2）数据处理方向 是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。 （3）人工智能和认知科学方向 在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。 （4）语言工程方向 主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。 二.自然语言处理的应用 以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、

大数据时代的自然语言处理

言处理的专著并不多见，国内已有的几本专著（包括译著），除了2008年清华大学出版社出版的该书第一版和2010年中国科学技术大学出版的冯志伟教授的《自然语言处理的形式模型》以外，大多数是10年以前撰写的。而《自然语言处理的形式模型》对统计方法的介绍较为简单。随着大数据时代的到来，统计方法的发展日新月异，很多最新方法和新模型是这两本专著中未能包含的。国外这一领域的主要专著是美国麻省理工学院出版社于1999年出版（2000年校正） 的克里斯托夫·曼宁斯(Christopher D. Manning) 和辛里奇·舒尔策(Hinrich Schütze)撰写的Foundations of Statistical Natural Language Process- ing （2005年由苑春法等翻译成中文），以及2000年普伦蒂斯·霍尔出版社(Prentice Hall)出版的丹尼尔·朱拉斯凯(Daniel Jurafsky)和詹姆斯·马丁(James H. Martin)撰写的Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Com- putational Linguistics, and Speech Recognition （2005年由冯志伟和孙乐翻译成中文。2009年该书出版了第2版） 。一方面，这些外文专著出版的时间仍然较早，而另一方面，它们对很多中文信息处理的最新进展都没有涉及，更不涉及我国的少数民族语言信息处理技术，如维语人名识别、藏文分词等。《统计自然语言处理（第2版）》恰好弥补了这些缺失。(2)在写作方式上，作者首先从分析问题入手，介绍 大数据时代的自然语言处理 ——评《统计自然语言处理（第2版）》 关键词：自然语言处理　统计方法　专著 赵东岩 北京大学 网络搜索、机器翻译、智能问答、信息安全等一系列与自然语言处理相关的应用需求，在大数据时代更为人们关注。云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语也如雨后春笋般涌现，成为众多会议和论坛讨论的话题。然而，当人们拂去表层繁花，拨开缭乱云雾，静下心来思考：大数据时代对自然语言处理技术的根本挑战是什么？近十年来统计自然语言处理研究有哪些实质性的进展？自然语言理解技术在网络信息处理、多语言机器翻译和人机交互中有哪些实际应用？对于这些问题，每一位专家都会从不同的视角给出答案。中国科学院自动化研究所研究员宗成庆撰写的《统计自然语言处理（第2版）》，对自然语言处理的核心技术及其最新进展进行了全面、系统的阐述。基于多年的深入研究与总结提炼、经过缜密思考和严谨论证，他给出了对上述问题较为深刻与独到的回答，为当前自然语言处理技术的深入研究和应用开发提供了翔实的资料。 《统计自然语言处理（第2版）》是清华大学出版社2013年8月出版的。全书共16章，87万字。综观全书，该书具有如下特点：(1)内容新颖，非常全面。该书16章内容几乎涵盖了自然语言处理领域的每一个侧面，从词法到语义，从理论到应用，大多都是近年来该领域最新的研究成果和先进技术。如此丰富的内容和新颖的技术，是在已有的自然语言处理专著中所没有的。国内外有关自然语