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  • 智能信息处理专业是干嘛的?

    千次阅读 2020-04-29 18:54:13
    **摘要:主要是介绍智能信息处理专业是干嘛的,包括其定义,涉及的领域,学习的内容和算法、发展趋势、工作前景和相关学习资料。**

    摘要:主要是介绍智能信息处理专业是干嘛的,包括其定义,涉及的领域,学习的内容和算法、发展趋势、工作前景和相关学习资料。

    def:
    使用各种智能手段进行信息交换的过程,其中智能信手段包括人工智能、机器智能、计算机智能等技术。

    所涉及学科:
    在这里插入图片描述

    智能信息处理的运用领域:
    利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术,它的过程包括:样本采集、信息的数字化、预处理、数据特征的提取、与标准模式进行比较、分类识别等。
    应用实列:
    图像重建算法、医用CT机、频谱分析、语音处理、图像处理、计算机视觉。
    应用领域图解:
    在这里插入图片描述

    智能信息处理学习的内容:
    主要是研究机器学习的,主要研究内容是人工智能的各种算法,比如:模糊理论、神经网络、遗传算法、专家系统等。
    模糊理论:用于解决使用精确的数学方法解决不了的问题,使用语言对其进行描述。
    神经网络:是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。

    学习内容图解:
    在这里插入图片描述

    未来发展趋势:
    建立坚实的理论基础。
    渴望新的思想、模型–基于各种生物原理与过程是源泉。
    各种智能计算机综合技术的集成。
    广泛的、深入的应用扩展。

    研究方向如下图:
    在这里插入图片描述

    主要工作方向
    毕业后去大公司做研究员、进入国家科研所当研究员。

    发展状况和前景

    相关网站(个人感觉没啥用,说的不清不楚):
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    这篇文章算是对智能信息处理专业介绍比较详细的了,想了解更多可以去B站搜智能信息处理,里面有个清华大学教授录了视频。有很多的不足,后期还会修改补上。

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  • 神经元信息处理方式

    千次阅读 2017-09-25 16:26:10
    信息处理过程包括输入,处理,输出三个阶段。对应到神经元上就是树突,胞体,轴突(胞体也可以接受输入,树突也可以进行处理计算。) 神经元之间传输的信号是01这种数字信号,现在一般认为是靠频率编码。就是速度...

    信息处理过程包括输入,处理,输出三个阶段。对应到神经元上就是树突,胞体,轴突(胞体也可以接受输入,树突也可以进行处理计算。)
    神经元之间传输的信号是01这种数字信号,现在一般认为是靠频率编码。就是速度快慢代表的意义不同。
    成千的树突以及胞体接受了其他神经元传来的信号,同时进行计算。一种说法是时空整合,因为一树突的位置不一样,二树突接受的信息的时间不一样,等各种信息奔跑到轴突的时候,会有个闸门,小伙伴们堆起来够高就在轴突上产生一个运动点位,可是有的小伙伴还没赶到,又或者大家又都是瘦子,闸门完全不鸟这些信息,也就完全消失在风里。
    突触分为兴奋性突触和抑制性突触,比如虽然来了很多信息小伙伴有望产生一次动作电位,但是维稳的战士们也来了很多,于是再次风里。
    这里写图片描述
    离子通道的开启可以有力的调控细胞内的电压,而细胞内电压则是整个细胞通讯的基础。神经元的信息载体,被称为脉冲。脉冲的产生是一个细胞内电压急速上升然后回落的过程。离子通道打开,引起细胞内电压上升,而细胞内电压的上升导致更多离子通道打开。这样一个循环就是神经元的脉冲。
    这里写图片描述

    有个业余的说,简单来讲就是每个神经元受到一定条件的刺激后,对其他神经元产生刺激或者抑制。

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  • 什么是自然语言处理? 自然语言处理(NLP)是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。 NLP的目标是让计算机/机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间...

    什么是自然语言处理?

    自然语言处理(NLP)是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。

    NLP的目标是让计算机/机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。

    自然语言处理

    下面是三个不同等级的语言学分析:

    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?

    NLP处理语言的不同方面,例如:

    音韵学: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。

    NLP中理解语义分析的方法:

    分布式:它利用机器学习和深度学习的大规模统计策略。

    框架式:句法不同,但语义相同的句子在数据结构(帧)中被表示为程式化情景。

    理论式:这种方法基于的思路是,句子指代的真正的词结合句子的部分内容可表达全部含义。

    交互式(学习):它涉及到语用方法,在交互式学习环境中用户教计算机一步一步学习语言。

    我们为什么需要NLP

    有了NLP,有可能完成自动语音、自动文本编写这样的任务。

    由于大型数据(文本)的存在,我们为什么不使用计算机的能力,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(生成给定文本的总结)和机器翻译。

    NLP流程

    如果要用语音产生文本,需要完成文本转语音任务

    NLP的机制涉及两个流程:

    自然语言理解

    自然语言生成

    自然语言理解(NLU)

    NLU是要理解给定文本的含义。文本内每个单词的特性与结构需要被理解。在理解结构上,NLU要理解自然语言中的以下几个歧义性:

    词法歧义性:单词有多重含义

    句法歧义性:语句有多重解析树

    语义歧义性:句子有多重含义

    回指歧义性(AnaphoricAmbiguity):之前提到的短语或单词在后面句子中有不同的含义。

    接下来,通过使用词汇和语法规则,理解每个单词的含义。

    然而,有些词有类似的含义(同义词),有些词有多重含义(多义词)。

    自然语言生成(NLG)

    NLG是从结构化数据中以可读地方式自动生成文本的过程。自然语言生成的问题是难以处理。

    自然语言生成可被分为三个阶段:

    1、文本规划:完成结构化数据中基础内容的规划。

    2、语句规划:从结构化数据中组合语句,来表达信息流。

    3、实现:产生语法通顺的语句来表达文本。

    NLP与文本挖掘(或文本分析)之间的不同

    自然语言处理是理解给定文本的含义与结构的流程。

    文本挖掘或文本分析是通过模式识别提起文本数据中隐藏的信息的流程。

    自然语言处理被用来理解给定文本数据的含义(语义),而文本挖掘被用来理解给定文本数据的结构(句法)。

    自然语言处理

    例如,在“I found my wallet near the bank”一句中,NLP的任务是理解句尾“bank”一词指代的是银行还是河边。

    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。例如,职员信息、公司采购、销售记录、经济业务以及公司、社交媒体的历史记录等。

    尽管人类使用的语言对计算机而言是模糊的、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,从而更好地理解里面包含的信息。

    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。

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  • 什么是自然语言处理

    千次阅读 2016-11-18 16:13:08
    一、什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉...
    自然语言处理
    Natural Language Processing


    一、什么是自然语言处理
    简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言,人类的思维也就无从谈起,所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界,也就是说,只有当计算机具备了处理自然语言的能力时,机器才算实现了真正的智能。

    从研究内容来看,自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。从应用角度来看,自然语言处理具有广泛的应用前景。特别是在信息时代,自然语言处理的应用包罗万象,例如:机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等,它涉及与语言处理相关的数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究和与语言计算相关的语言学研究等。

    值得一提的是,自然语言处理的兴起与机器翻译这一具体任务有着密切联系。机器翻译指的是利用计算机自动地将一种自然语言翻译为另外一种自然语言。例如自动将英文“I like Beijing Tiananmen Square”翻译为“我爱北京天安门”,或者反过来将“我爱北京天安门”翻译为“I like Beijing Tiananmen Square”。由于人工进行翻译需要训练有素的双语专家,翻译工作非常耗时耗力。更不用说需要翻译一些专业领域文献时,还需要翻译者了解该领域的基本知识。世界上有超过几千种语言,而仅联合国的工作语言就有六种之多。如果能够通过机器翻译准确地进行语言间的翻译,将大大提高人类沟通和了解的效率。

    《圣经》里有一个故事说巴比伦人想建造一座塔直通天堂。建塔的人都说着同一种语言,心意相通、齐心协力。上帝看到人类竟然敢做这种事情,就让他们的语言变得不一样。因为人们听不懂对方在讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建塔。后来人们把这座塔叫作巴别塔,而“巴别”的意思就是“分歧”。虽然巴别塔停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建巴别塔呢?机器翻译被视为“重建巴别塔”的伟大创举。假如能够实现不同语言之间的机器翻译,我们就可以理解世界上任何人说的话,与他们进行交流和沟通,再也不必为相互不能理解而困扰。

    事实上,“人工智能”被作为一个研究问题正式提出来的时候,创始人把计算机国际象棋和机器翻译作为两个标志性的任务,认为只要国际象棋系统能够打败人类世界冠军,机器翻译系统达到人类翻译水平,就可以宣告人工智能的胜利。四十年后的1997年,IBM公司的深蓝超级计算机已经能够打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而机器翻译到现在仍无法与人类翻译水平相比,从此可以看出自然语言处理有多么困难!

    自然语言处理兴起于美国。第二次世界大战之后,二十世纪五十年代,当电子计算机还在襁褓之中时,利用计算机处理人类语言的想法就已经出现。当时,美国希望能够利用计算机将大量俄语材料自动翻译成英语,以窥探苏联科技的最新发展。研究者从破译军事密码中得到启示,认为不同的语言只不过是对“同一语义”的不同编码而已,从而想当然地认为可以采用译码技术像破译密码一样“破译”这些语言。

    1954年1月7日,美国乔治敦大学和IBM公司合作实验成功地将超过60句俄语自动翻译成英语。虽然当时的这个机器翻译系统非常简单,仅仅包含6个语法规则和250个词,但由于媒体的广泛报道,纷纷认为这是一个巨大的进步,导致美国政府备受鼓舞,加大了对自然语言处理研究的投资。实验完成者也当即自信地撰文称,在三到五年之内就能够完全解决从一种语言到另一种语言的自动翻译问题。他们认为只要制定好各种翻译规则,通过大量规则的堆砌就能够完美地实现语言间的自动翻译。

    然而,事实是理解人类语言远比破译密码要复杂得多,因此研究进展非常缓慢。1966年的一份研究报告总结发现,经过十年之久的研究,结果远远未能达到预期,因此支持资金急剧下降,使自然语言处理(特别是机器翻译)的研究陷入长达二十年的低潮。直到二十世纪八十年代,随着电子计算机的计算能力的飞速提高和制造成本的大幅下降,研究者又开始重新关注自然语言处理这个极富挑战的研究领域。三十年沧海桑田,此时研究者已经认识到简单的语言规则的堆砌无法实现对人类语言的真正理解。研究发现,通过对大量的文本数据的自动学习和统计,能够更好地解决自然语言处理问题,如语言的自动翻译。这一思想被称为自然语言处理的统计学习模型,至今方兴未艾。

    那么,自然语言处理到底存在哪些主要困难或挑战,吸引那么多研究者几十年如一日孜孜不倦地探索解决之道呢?


    二、自然语言处理的主要困难
    自然语言处理的困难可以罗列出来很多,不过关键在于消除歧义问题,如词法分析、句法分析、语义分析等过程中存在的歧义问题,简称为消歧。而正确的消歧需要大量的知识,包括语言学知识(如词法、句法、语义、上下文等)和世界知识(与语言无关)。这带来自然语言处理的两个主要困难。

    首先,语言中充满了大量的歧义,这主要体现在词法、句法及语义三个层次上。歧义的产生是由于自然语言所描述的对象――人类活动非常复杂,而语言的词汇和句法规则又是有限的,这就造成同一种语言形式可能具有多种含义。

    例如单词定界问题是属于词法层面的消歧任务。在口语中,词与词之间通常是连贯说出来的。在书面语中,中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元,要解决自然语言处理,单词的边界界定问题首当其冲。特别是中文文本通常由连续的字序列组成,词与词之间缺少天然的分隔符,因此中文信息处理比英文等西方语言多一步工序,即确定词的边界,我们称为“中文自动分词”任务。通俗的说就是要由计算机在词与词之间自动加上分隔符,从而将中文文本切分为独立的单词。例如一个句子“今天天气晴朗”的带有分隔符的切分文本是“今天|天气|晴朗”。中文自动分词处于中文自然语言处理的底层,是公认的中文信息处理的第一道工序,扮演着重要的角色,主要存在新词发现和歧义切分等问题。我们注意到:正确的单词切分取决于对文本语义的正确理解,而单词切分又是理解语言的最初的一道工序。这样的一个“鸡生蛋、蛋生鸡”的问题自然成了(中文)自然语言处理的第一条拦路虎。

    其他级别的语言单位也存在着各种歧义问题。例如在短语级别上,“进口彩电”可以理解为动宾关系(从国外进口了一批彩电),也可以理解为偏正关系(从国外进口的彩电)。又如在句子级别上,“做手术的是她的父亲”可以理解为她父亲生病了需要做手术,也可以理解为她父亲是医生,帮别人做手术。总之,同样一个单词、短语或者句子有多种可能的理解,表示多种可能的语义。如果不能解决好各级语言单位的歧义问题,我们就无法正确理解语言要表达的意思。

    另外一个方面,消除歧义所需要的知识在获取、表达以及运用上存在困难。由于语言处理的复杂性,合适的语言处理方法和模型难以设计。

    例如上下文知识的获取问题。在试图理解一句话的时候,即使不存在歧义问题,我们也往往需要考虑上下文的影响。所谓的“上下文”指的是当前所说这句话所处的语言环境,例如说话人所处的环境,或者是这句话的前几句话或者后几句话,等等。假如当前这句话中存在指代词的时候,我们需要通过这句话前面的句子来推断这个指代词是指的什么。我们以“小明欺负小亮,因此我批评了他”为例。在其中的第二句话中的“他”是指代“小明”还是“小亮”呢?要正确理解这句话,我们就要理解上句话“小明欺负小亮”意味着“小明”做得不对,因此第二句中的“他”应当指代的是“小明”。由于上下文对于当前句子的暗示形式是多种多样的,因此如何考虑上下文影响问题是自然语言处理中的主要困难之一。

    再如背景知识问题。 正确理解人类语言还要有足够的背景知识。举一个简单的例子,在机器翻译研究的初期,人们经常举一个例子来说明机器翻译任务的艰巨性。在英语中“The spirit is willing but the flesh is weak.”,意思是“心有余而力不足”。但是当时的某个机器翻译系统将这句英文翻译到俄语,然后再翻译回英语的时候,却变成了“The Voltka is strong but the meat is rotten.”,意思是“伏特加酒是浓的,但肉却腐烂了”。从字面意义上看,“spirit”(烈性酒)与“Voltka”(伏特加)对译似无问题,而“flesh”和“meat”也都有肉的意思。那么这两句话在意义上为什么会南辕北辙呢?关键的问题就在于在翻译的过程中,机器翻译系统对于英语成语并无了解,仅仅是从字面上进行翻译,结果自然失之毫厘,差之千里。

    从上面的两个方面的主要困难,我们看到自然语言处理这个难题的根源就是人类语言的复杂性和语言描述的外部世界的复杂性。人类语言承担着人类表达情感、交流思想、传播知识等重要功能,因此需要具备强大的灵活性和表达能力,而理解语言所需要的知识又是无止境的。那么目前人们是如何尝试进行自然语言处理的呢?


    三、自然语言处理的发展趋势

    目前,人们主要通过两种思路来进行自然语言处理,一种是基于规则的理性主义,另外一种是基于统计的经验主义。理性主义方法认为,人类语言主要是由语言规则来产生和描述的,因此只要能够用适当的形式将人类语言规则表示出来,就能够理解人类语言,并实现语言之间的翻译等各种自然语言处理任务。而经验主义方法则认为,从语言数据中获取语言统计知识,有效建立语言的统计模型。因此只要能够有足够多的用于统计的语言数据,就能够理解人类语言。然而,当面对现实世界充满模糊与不确定性时,这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如,人类语言虽然有一定的规则,但是在真实使用中往往伴随大量的噪音和不规范性。理性主义方法的一大弱点就是鲁棒性差,只要与规则稍有偏离便无法处理。而对于经验主义方法而言,又不能无限地获取语言数据进行统计学习,因此也不能够完美地理解人类语言。二十世纪八十年代以来的趋势就是,基于语言规则的理性主义方法不断受到质疑,大规模语言数据处理成为目前和未来一段时期内自然语言处理的主要研究目标。统计学习方法越来越受到重视,自然语言处理中越来越多地使用机器自动学习的方法来获取语言知识。

    迈进二十一世纪,我们已经进入了以互联网为主要标志的海量信息时代,这些海量信息大部分是以自然语言表示的。一方面,海量信息也为计算机学习人类语言提供了更多的“素材”,另一方面,这也为自然语言处理提供了更加宽广的应用舞台。例如,作为自然语言处理的重要应用,搜索引擎逐渐成为人们获取信息的重要工具,涌现出以百度、谷歌等为代表的搜索引擎巨头;机器翻译也从实验室走入寻常百姓家,谷歌、百度等公司都提供了基于海量网络数据的机器翻译和辅助翻译工具;基于自然语言处理的中文(输入法如搜狗、微软、谷歌等输入法)成为计算机用户的必备工具;带有语音识别的计算机和手机也正大行其道,协助用户更有效地工作学习。总之,随着互联网的普及和海量信息的涌现,自然语言处理正在人们的日常生活中扮演着越来越重要的作用。

    然而,我们同时面临着一个严峻事实,那就是如何有效利用海量信息已成为制约信息技术发展的一个全局性瓶颈问题。自然语言处理无可避免地成为信息科学技术中长期发展的一个新的战略制高点。同时,人们逐渐意识到,单纯依靠统计方法已经无法快速有效地从海量数据中学习语言知识,只有同时充分发挥基于规则的理性主义方法和基于统计的经验主义方法的各自优势,两者互相补充,才能够更好、更快地进行自然语言处理。

    自然语言处理作为一个年龄尚不足一个世纪的新兴学科,正在进行着突飞猛进的发展。回顾自然语言处理的发展历程,并不是一帆风顺,有过低谷,也有过高潮。而现在我们正面临着新的挑战和机遇。例如,目前网络搜索引擎基本上还停留在关键词匹配,缺乏深层次的自然语言处理和理解。语音识别、文字识别、问答系统、机器翻译等目前也只能达到很基本的水平。路漫漫其修远兮,自然语言处理作为一个高度交叉的新兴学科,不论是探究自然本质还是付诸实际应用,在将来必定会有令人期待的惊喜和异常快速的发展。

    参考文献
    [1] 张钹. 自然语言处理的计算模型. 中文信息学报, 2007, 21(3):3-7.
    [2] 冯志伟. 《统计自然语言处理》序言. 1版. 北京: 清华大学出版社, 2008.
    [3] 孙茂松. 语言计算:信息科学技术中长期发展的战略制高点. 语言文字应用, 2005, 3:38-40.

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