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【重磅报告】服务机器人核心技术与模块解析(下)

导读: 自然语言处理(NLP):词法和句法基本解决,语义目前仅是浅层处理。NLP分析技术大致分为三个层面:词法分析、句法分析和语义分析。

  三、交互模块:语音达商用门槛,语义理解亟待提升

  1 智能语音技术已经达到商用门槛

  语音语义发展历经三阶段,规则阶段进展甚微,统计阶段第一次爆发,深度学习是第二次爆发。20世纪50年代到70年代,在语音识别领域由规则主导,瓶颈无法破除发展缓慢,IBM几百个词70%的识别度;20世纪70年代到20世纪末,发展迅速,统计与规则角力,并逐步解决语音识别、词性分析、句法分析问题;21世纪初,由于计算能力增强语音技术有了重大突破,2006年至今,深度学习继续在语音识别领域完善。

   

   2 语义理解仍需时日,静待深度学习算法突破

  自然语言处理(NLP):词法和句法基本解决,语义目前仅是浅层处理。NLP分析技术大致分为三个层面:词法分析、句法分析和语义分析。

  1)词法分析

  词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。分词和词性标注好理解。命名实体识别的任务是识别句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语构成的。词义消歧是要根据句子上下文语境来判断出每一个或某些词语的真实意思。

  2)句法分析

  句法分析是将输入句子从序列形式变成树状结构,从而可以捕捉到句子内部词语之间的搭配或者修饰关系,这一步是NLP中关键的一步。目前研究界存在两种主流的句法分析方法:短语结构句法体系,依存结构句法体系。其中依存关系句法体系现在已经成为研究句法分析的热点。依存语法表示形式简洁,易于理解和标注,其可以很容易的表示词语之间的语义关系,比如句子成分之间可以构成施事,受事,时间等关系。这种语义关系可以很方便的应用鱼语义分析和信息抽取等方面。依存关系还可以更高效的实现解码算法。句法分析得到的句法结构可以帮助上层的语义分析,以及一些应用,例如机器翻译、问答、文本挖掘、信息检索等。

  3)语义分析

  语义分析的最终目的是理解句子表达的真实语义。但是用什么形式来表示语义一直没有能够很好的解决。语义角色标注是比较成熟的浅层语义分析技术。给定句子中的一个谓词,语义角色标注的任务就是从句子中标注出这个谓词的施事、受事、时间、地点等参数。语义角色标注一般都在句法分析的基础上完成,句法结构对于语义角色标注的性能至关重要。

  自然语言处理难点:词义消歧是瓶颈,中文相对英文更难。之一:切词,中英文自然语言处理都有一个先行环节,就是把输入的字符串分解成为词汇单位;之二:词类标注;之三:语法理论;之四:词义消歧。

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