甚么是句法处置？

句法处置（NLP）是指电脑认知并说明人类文明诗歌创作、骂人形式的潜能。

NLP的最终目标是让计算机系统／电脑在认知词汇上像人类文明那样智能化。终极最终目标是填补人类文明沟通交流（句法）和计算机系统认知（电脑词汇）间的差别。

句法处置

上面是四个完全相同级别的词汇学预测：

句法结构学：取值文档的哪部份是句法恰当的。

句政治学：取值文档的涵义是甚么？

算数学：文档的目地是甚么？

NLP处置词汇的完全相同各方面，比如：

语音学：代指词汇中读音的体系化组织机构。

词态学：科学研究单字形成和彼此间的亲密关系。

NLP中认知句法预测的形式：

分布式系统：它借助电脑自学和广度自学的小规模统计数据思路。

架构式：句法结构完全相同，但句法完全相同的语句在计算机程序（帧）中被则表示为程式化情境。

方法论式：此种形式如前所述的路子是，语句代指的或者说的词紧密结合语句的部份文本可抒发全数涵义。

互动式（自学）：它牵涉到算数形式，在互动式自学自然环境中使用者教计算机系统一步棋一步棋自学词汇。

我们为甚么需要NLP

有了NLP，有可能完成自动语音、自动文档编写这样的任务。

由于大型数据（文档）的存在，我们为甚么不使用计算机系统的潜能，不知疲倦地运行算法来完成这样的任务，花费的时间也更少。

这些任务包括NLP的其他应用，比如自动摘要（生成取值文档的总结）和电脑翻译。

NLP流程

如果要用语音产生文档，需要完成文档转语音任务

NLP的机制牵涉两个流程：

句法认知

句法生成

句法认知（NLU）

NLU是要认知取值文档的涵义。文档内每个单字的特性与结构需要被认知。在认知结构上，NLU要认知句法中的以下几个歧义性：

词法歧义性：单字有多重涵义

句法结构歧义性：语句有多重解析树

句法歧义性：语句有多重涵义

回指歧义性（AnaphoricAmbiguity）：之前提到的短语或单字在后面语句中有完全相同的涵义。

接下来，通过使用词汇和句法规则，认知每个单字的涵义。

然而，有些词有类似的涵义（同义词），有些词有多重涵义（多义词）。

句法生成（NLG）

NLG是从结构化数据中以可读地形式自动生成文档的过程。句法生成的问题是难以处置。

句法生成可被分为四个阶段：

1、文档规划：完成结构化数据中基础文本的规划。

2、语句规划：从结构化数据中组合语句，来抒发信息流。

3、实现：产生句法通顺的语句来抒发文档。

NLP与文档挖掘（或文档预测）间的完全相同

句法处置是认知取值文档的涵义与结构的流程。

文档挖掘或文档预测是通过模式识别提起文档数据中隐藏的信息的流程。

句法处置被用来认知取值文档数据的涵义（句法），而文档挖掘被用来认知取值文档数据的结构（句法结构）。

句法处置

比如，在“I found my wallet near the bank”一句中，NLP的任务是认知句尾“bank”一词代指的是银行还是河边。

大数据中的NLP

如今所有数据中的80%都可被用到，大数据来自于大公司、企业所存储的信息。比如，职员信息、公司采购、销售记录、经济业务和公司、社交媒体的历史记录等。

尽管人类文明使用的词汇对计算机系统而言是模糊的、非结构化的，但有了NLP的帮助，我们可以解析这些大型的非结构化数据中的模式，从而更好地认知里面包含的信息。

NLP可使用大数据解决商业中的难题，比如零售、医疗、金融领域中的业务。