NLP专业名词术语 知识

NLP专业名词术语 知识
NLP专业名词术语 知识

六步构建NLP的外在和谐

◎NLP的口语与非口语:

◇学习沟通的“能力与技巧”:

1:“契合”是与他人共事的必要条件:(rapport)

有一项认同并赢得亲和感的方法就是去“契合”别人的肢体语言和谈话声调。我们在某些情景里,也很自然地在做这些。

比如,当别人坐着时,我们会坐着与他们谈话,当别人站着时,我们也会站着,如果反其道行之,就会觉得怪怪的。

“契合”能使你进入别人的心灵世界,让他觉得你了解他,你与他休戚与共。具备建立“契合”的能力,是一个人应该拥有的最重要才能之一。

要知道“差异造成冲突、冲突产生差异、契合则产生认同与默契”,人与人之所以能够相处愉快,绝对是“契合”的力量大于“差异”的力量,否则一定不会愉快,甚至会很痛苦的。

“要想别人听从你,先让他相信你是他诚挚的朋友”…..林肯

2:“摹仿”(mirroring)或“配合”(matchig)也是重要技巧之一:

我们要如何建立“契合”呢?首先我们得找出双方的相似点。用NLP的语言来称呼这种过程,那就叫做“摹仿”或“配合”。

例如:“摹仿”他的兴趣、他的交友、或他的信念。如此“摹仿”便很容易建立友谊和交情。

还有一种很好的方法,那就是藉助“摹仿”以造成相同的神情举止。

例如:“摹仿”别人的呼吸方式、举止、神情、语气等,便能在极短的时间内,与那人达成完全的“契合”。

“摹仿”可细分为两部份:

一是“敏锐的观察”。

二是“得具有弹性”。

要想“摹仿”得维妙维肖就得用上你所有的感官,不过最基本上还是那三种常用的“储忆系统”,即“视觉、听觉、和触觉”。以找出那人最主要的“储忆系统”最迅速。

语言毕竟是一种“下意识”的活动,而“生理状态”才是“无意识”的活动,如果一个人直觉地就认为你跟他个性很近,因而信赖你,你想这种关系会有多好。

3:接下来便是“呼应”与“导引”的技巧:(Pacing and Leading)

在NLP里,所谓的“呼应”,就是去“契合”对方的“肢体语言”,“音调与字眼”,及尊重对方的“信念与价值观”。

“呼应”实在是一门很有效的技巧,别人怎么样,你就怎么样,很快地你们便能达成“契合”。

“呼应”是动态的,像流水似的,是有多样变化的。

“呼应”并不是将他人的“价值观”等强加诸于你身上,而事实上,你要有对自我很强的意识,才能“呼应”好别人呢!

“呼应”,就是能够有“弹性”地去将就别的“世界模型”,而不是让别人来将就你的。

在制造外在和谐的装备中,“呼应”技术是最简单的技术。即使如此,它仍然是一创造亲和感很有效的很迅速的技术。

“呼应”是一种技术,凭借这种技术,我们以非语言的行为来回应对方。这个亲和感技术的假设是,如果我们把对方的行为映现在自己身上来回应对方,本质上我们就会变得和对方相似。

如果我们把前述的定义“人们会被和他们相似的人所吸引”包含进来,那么,“呼应”

的结果应该会产生亲和感的状态,而事实上也确实如此。

当我们映现他人,吻合他们的行为时,我们不只提供他们有关他们自己的视觉和潜意识的意象,而且所传达出的这个意象,也不会加进我们的意义。换句话说,人们会看见没有我们的评论掺杂其中的他们自己。这让他们可以自由地陶醉于自己的样子,而且把自己无意识的意义添加到自己的样子上,就像我们每个人都会这么做一样。

这个技术的绝妙之处就在于当我们变得与我们所“呼应”的人越来越像时,我们就能建立亲和感。简而言之,“呼应”的重点就是与他人的行为举止相似,就会实现亲和关系的“外在和谐”。

◇我们可以从以下三个方面的提示来学习“呼应”技术:

1.脸部表情:

我们觉得愉快时,一定会有特定的表情。有时候,是嘴唇边或眼角有皱折;有时候,则是有明显可以观察到的表情,例如微笑或蹙眉。我们都知道,当人们要想努力阐明重点时,都会有眨眼的习惯,不是吗?适当地“呼应”各种表情,绝对会增进亲和感的可能性。

2.特殊的姿势:

每个人都会有属于自己的个人姿势,那些姿势很容易“呼应”,因为它们很独特的。有时候很简单,比如你的手移动的方向和对方一样;有时候则可能是配合着呼吸节奏,以手轻敲桌面。

当人们谈到重点时,他们倾向于以某种特别的方式来移动身体,以便加强所要表述的重点。最好交叉呼应这些姿势,以相同的身体移动,却用不同的方向或角度来进行。

3.呼吸:

配合对方的呼吸模式,是另一个建立亲和感的很好方式。尽你所能地“呼应”对方呼吸的深度、频率和幅度。亲和技术不是什么秘密的东西,只是另一种激励良好沟通的方式。在教练技术中大有用武之地。

行为层级上的“呼应”,肢体与音调的“契合”,可以在行为层级上创造出亲和感。如果你能不断创造出亲和感,你就是有“能力”去做到它了。

但如果你在价值观上与对方存在巨大差异,则肢体的“契合”还是不足以维系住“外在和谐”。

建立在信念与价值观层级上的亲和感是比较坚固的。拥有相同的价值观与信念,可以建立起亲和感。你不一定要与他们一样,只要能认同并尊重他们就足够了。

建立亲和感在这一层级上,也意味着尊敬你自己所置身的文化里。它可能是外来文化,不同的商业文化或一种新的家庭文化。而最坚固的亲和感来自于认同某人的“自我认同”。当有人自觉被人在一层级上认同时,他可能会将自己完全敞开,接受他的这个人的任何影响。

“导引”就是“改变”自己的行为,如充分的“亲和感”足以让其他人追循。

“导引”是紧接着““呼应””,达到“契合”的状态时,你不要再“摹仿”他的动作,而以主动出击的方式改变自己的动作,对方将会不知不觉地随你而变。

NLP有一个重要原则,那就是你沟通时所传送的讯息在于你表达的技巧,所以沟通的责任是在你,而不在于对方。如果你无法说服某人做某事,那是你的错,因为你并未找到一个方法把讯息有效地传送出去。

一旦你对不同的呼应方法熟悉之后,你就可以开始“导引”了。“导引”,就是替别人制造出可以“呼应”的行为。而且,由这个过程,我们可以证实是否真的建立了亲和关系。我们可以改变“呼应”的速度,然后观察对方是否也跟着配合我们的速度。如果你开始“导引”,使得对方不自觉地“呼应”你的行为,你就能够客观地测试你的亲和关系。

当你开始“导引”时,你必须表现得自在、温和。事实上,如果你不够自在、不适当的话,你就会觉得“导引”是一件令人挫败的事情。你必须记住,你想要证实是亲和感,所以,

这个过程就暗示了一种和煦稳妥的态度。

而且记住一点,当别人接受你的“导引”时,这表示他们由衷地信任你。所以,不要因为突然的成功而惊吓到他们;不要笑,也不要对你所获得的权力有不适当的表现。如果你试图“导引”,但是却没有得到任何反应,可能就是还没有建立起亲和关系。这没有关系,继续尝试。

4:“提问问题”的运用:

“提问问题”是主导沟通的重要因素,其中有一种称之为“终结架构”(outcome frame) 在沟通时要注意,讨论的方向要直指解决“问题”,而非强调“问题”。下面这几句是NLP专家比较常用的问句,可以直指解决“问题”的结果。

1.“我想怎么做呢?”

2.“我的目地是什么?”

3.“我到底是为了什么?”

4.“我能为你做些什么呢?”

5.“我该为自己做些什么呢?”

用“如何”的问句来取代“为何”的问句。试试看?问“为何”常常会引起找理由、找藉口。问“如何”则是找解决问题的方法、及思想方向。唯有会问问题的人才能够掌握住沟通的要诀。

5:“合一架构”(agreement frame)的三句话:

可以使你与人和睦,充份表达己见,切记勿用“但是”这个字眼。

1.“我感谢你的意见,但是…”改为“我感谢你的意见,同时也…”

你能站在别人的立场看这件事,而不以“但是”或“不过”的字眼来否定或贬抑别人的观点,因而达成契合。

2.“我尊重你的观点,但是…”改为“我尊重你的观点,同时也…”

在沟通时你“无需赞同”他的主张,但是你一定得“尊重”他的立场,因为毕竟各人有各人的认知方式和情绪反应。

你正建立一个使你们携手合作的架构。

3.“我同意你的看法,但是…”改为“我同意你的看法,同时也…”

“夫唯不争,故天下莫能与之争”…老子

你为自己的看法另开一条不会遭遇抗拒的途径。

以“同意”取代反对,以“引导”取代“制伏”,你的沟通会更有成果。

6:必须了解“差异”造成“差别”的义意:

“人生实在奇妙,如果你坚持只要最好的,往往都能如愿。”…毛姆

成功者与失败者之间的“差异”,不在于他的境遇,而在于他选择从什么角度去看自己,从哪些方面去着手行动。

原来“差别”全在于我们的“心态及做法”所致。失败与成功不在于先天环境,而在于我们对它所持的“态度及做法”。

当我们的“信仰、信念、耐心、同情心、毅力”被逼到几乎放弃或根本放弃的地步时。有些人通过了这等考验,成为勇者,另外一些人却任其毁灭。

2.

●解读线索(Accessing Cues):我们调整自己的生理(如呼吸、姿势、手势、或眼睛移动)来以某种方式思考的方法。

●假设架构(As - If frame)预想某事已经发生了,思考“假设”它已经发生时,在心理上激发具有创意的解决,以超越某些明显的障碍,达成意图的目标。

●类比,持续改变(Analogue):在局限中持续变换,就好像亮度调节器一样。

●设心锚(设感应点)(Anchoring):面对任何刺激或表象(内在或外在的),形成或触发某种反应的过程。心锚(Anchors)可自然发生,也可预先设定。

●当下的、切身的、结合的(Associated):在某个经验中,用你的眼睛,完全用你的感官感受。

●听(Auditory):听觉

●摘要(Backtrack):以对方的关键用字及声调来重复或归纳。

●行为(Behaviour):任何我们从事的活动,包括其思考过程。

●信仰(Beliefs):我们对此世界的概念,以及我们在其中遵从的原则。

●测度(Calibration):藉由解读非语言讯息,确实了解另一人的心理状态。

●能力(Capability):实行某个任务时的成功策略。

●归类(Chunking):藉由提升或降低某个逻辑层次来改变自己的认知。升类,是提升一个层次,其中包含了你正在研究的层面。降类,是降低了一个层级以便对你正在研究的主题有更具体的事例。这种可以成员对班级或部分对整体的比照来认知。

●复合型相等(Complex Equivalence):如:“他没有注视著我,所以他也没有听我在说话。”

●身心合一、言行一致(Congruence):当人的所有部分朝向一个目标在努力时呈现统合且完全真诚的状态。

●意识(Conscious):现时对任何事物的认知。

●内容重建(Content Reframing):以内涵中另一个部分为焦点,询问:“它还代表那些其他的意义?”来赋予它另一种意义及状态。

●情境重建(Context Reframing):以询问:“在那种情形下,这会是适当的反应?”来改变某个状态的情境,赋予它另一种意义。

●会话式的要求(Coversational Postulate):催眠式的用语,以问句形式来包装一种指令。

●准则(Criterion):在某种特定情境下对你是重要的标准者。

●交互映现(Cross over Mirroring):以不同形式的动作来配合某人的身体语言,例如,用脚打拍子来配合别人演说的律动。

●深层结构(Deep Structure):一种陈述的完整语言形态,为表层结构之根源。

●删减(Deletion):在言谈或想法上,抹去经验的某些部分。

●数位的(Digital):两种不同状态之间的变动,就好像灯的开关一样,不是开,就是关。

●抽离(Dissociated):不在一经验当中,而是由外部看或听到。

●曲解、扭曲(Distortion):当某事以不精确的方式表现在内在的经验上时的过程。

●目标整合(Dovetailing Outcomes):调整不同结果的结果,乐观的解决方式。双赢沟通的基础。

●内省、内观(Downtime):一种轻微的恍惚状态,将个人的注意力转向内在自己的思维及感受上。

●生态平衡(Ecology):对生命个体及其环境总体关系的一种关切。它也可以用在说明内在的生理平衡;在个人及其思想、策略、行为、能力、价值及信仰之间的整体关系。在所有系统上各元素间的动态均衡。

●引出(Eiicitaion):以行为唤起某个心理状态。亦指藉由直接观察非语言的讯息或藉由询

问后设模式(Meta Model)问题来搜集资讯。

●眼睛的解读线索(Eye Accessing Cues):眼睛的运动可以某些方式显示出视觉、听觉、或触觉思维者。

●认识论(Epistemology):一种学问,教我们如何去了解自己所知道的事物。

●第一人称(First Position):只以自己的观点来认识世界。与自我的内在真实接触。三种不同方式的认知角度的第一种;另两种为第二人称(Second Position)及第三人称(Third Position)。

●框架(Frame):设定某种认知事物的情境、或方法,例如目标架构(Outcome Frame)、亲和感(Rapport Frame),回溯架构(Backtrack Frame)等。

●未来模拟(Future Pace):心理上预习某种状况,以确认某种祈求的行为会发生。

●一般化(Generalization):某一特殊经验转化成整体层面的经验的过程。

●味觉(Gustatory):感受味道的感觉。

●自我认同(Identity):自我形象、或自我概念。你以为的那个人,你存在的总和。

●不一致(Incongruence):有所保留、没有完全专注于一目标的状态,内在的冲突会表现在个人的行为上。

●意图(Intention):某行动的目的、目标。

●内部表象系统(Internal Representations):我们组合了映像、声音、感觉、嗅觉及味觉,在心里创造并储存资讯的模式。

●触觉的(Kinesthetic):感觉、触觉、或是内在感受。像记忆里的感受、情感、以及均衡感。

●引导(Leading):以充分的亲和感改变自己的行为来让其他人追寻。

●优势系统(Leading System):发现资讯后,将之优先输入人的意识中的表象系统。

●后设等级(Logical Level):某等级其下若有较低等级的事物存在,则其必为较高的逻辑层次的事物。

●拟实地图(Map Of Reality):每个人以其个人的认知及经验建构出个人独特的世界观(世界模型)

●匹配、吻合(Matching):为了加强亲和感,而去采用某人的某部分行为。

●后设(Meta):对其他事物存在了某种不同的逻辑层次。此语源自希腊文,意指较高的或超越的。

●后设认知(Meta-cognition):理解所知的:有一定技巧及知识,可解释你如何理解所知的事物。

●后设模式(Meta Model):此模式,可以辨别在沟通中因扭曲删减及一般化而使语意变模糊时,藉一些特别的问句,将之澄清与精确化,并回归到感官上的经验及深层结构上。

●隐喻(Metaphor):以象征性谈话或比喻的方式来进行非直接的沟通。NLP的隐喻包括了拟似、类比、及暗喻。

●后设程式(Meta-programs):我们在经验上设定的习惯性及系统性的过滤器。

●米尔顿模式(Milton Model):后设模式的反向模式,运用人为的模糊语言模式来探索某人的经验及进入潜意识资源。

●映现(Mirroring):明确地吻合某人的某些行为。

●非吻合(Mismatching):为了反制、打断或终止某会议或谈话而对某人采取不同形态的行为,以破坏亲和感或一致性。

●“必须性”的语态操作者(Modal Operator of Necessity):因应规划的语言说词(例如should、Ought等等)。

●“可能性”的语态操作者(Modal Operator of Possibility):表示可以语辞的语言说词(例如Can、Cannot等等)

●模式(Model):以实用性为出发点,对某事物的有效性之实务的描述,它可能是已扭曲

的或已省略的或已一般化的一式。

●世界模型(Model of the world,map of Reality):每个人以其个人的认知及经验建构个人独特的世界观。个人处世原则的总和。

●多重观点(Multiple Description):由不同观点描述同一事物的过程。

●神经语言程式学(Neuro-Linguistic Programming):一种追求卓越的学问,也是各人架构其经验的模式。

●从属等级(Neurological Levels):不同逻辑层次经验:如环境、行为、能力、信仰、自我认知,及心灵的。

●NLP的另一新名字(New Code):NLP的一种称呼,源自John Grinder与Judith Delozier合著的‘Turtles All the Way down’一书。

●名词化(Nominalization):动词转化成抽象名词的过程,名词形成的语言形态。

●嗅觉(Olfactory):鼻嗅的感觉。

●目标(Outcome):某特定的、感官经验为底的、意图的结果、此结果可配合早先设定的标准者。

●重叠、交错(Overlap):运用某表象系统来接近另一种系统,例如描绘某种影像,然后聆听其中的声响。

●临模(Pacing):藉由参与认同某人之世界观,来获得或保持一段时期与此人之亲和感。你可临模其信仰、思想、及行为。

●部分、次人格(Parts):具某意图、或有时有某种冲突的副人格。

●见解(Perceptual Filters):形成我们的世界模型的独特意念、经验、信仰及语言。

●觉知人称(Perceptual Position):我们在任何时候认知自己的(第一人称),对方的(第二人称),及另一观察者的(第三人称)观点。

●同音的含糊(Phonological Ambiguity):同音的两个字,如there\their,Plain\Plane,See\Sea。

●生理上的(Physiological):人的生理的部分者。

●感官用语(Predicates):可表示某个表象系统用法的感官性字词。

●先行系统(Preferred System):个人最经常运用其进行意识地思考及组织其经验的表象系统。

●假设前题(Presuppositions):在沟通时假设的假设的意念或状态。

●连结的含糊(Punctuation Ambiguity):合并两分别的子句为一个句子,让此一句子含

有两者意义的含糊性。

●引用语(Quotes):例如某个定义是这么说的:“你的讯息的语言形式好像源自另一个人。”

●亲和感(Rapport):建立或保持两人或更多人之间的互信及了解关系的过程,促成另一人反应的能力。

●重新架构(重建)(Reframing):改变某一陈述的参考架构,以赋予其另一种意义。

●表象(Representation):一种意念:心智中某种以感官为基础的资讯的编码或存储方式。

●表象系统(Representation System):在心智上传达资讯到五种感官系统的方式,这五种感官系统分别是视觉、听觉、触觉、嗅觉、及味觉。

●弹性(Requisite Variety):思想或行为的弹性。

●资源(Resources):任何可被导引来达到某一目标的事物:生理的、心理的、思想的、策略的、经验的、人物的、事物的、或财富的。

●很有资源的心态(丰资心态)(Resourceful state):当某人感到充满资源时的整个精神上的或生理上的经验。

●第二人称(Second Position):由另一人的观点认识世界。调和或接触对方的真实性。三种不同认知角度的一种,另有第一人称及第三人称。

●敏锐的感元(Sensory Acuity):对于我们由世上接收到的感官资讯,学习使更好、更有效的辨别的过程。●以感元为主的观点(Sensory-Based Description):由感官上可直接或印证的资讯。“她很高兴”跟“她的嘴唇拉开,露出某些牙齿,而且嘴角上扬,而非平直。”两者有所不同。第一句,只是一种诠释。

●心理状态(State):你的感觉、你的心情,在任何时候,某人精神上或生理上表现的总和。我们所处的状态会影响到我们的能力及对经验的诠释。

●策略(Strategy):为达到某个特定目标时的思想及行为上的程序。

●次感元(Submodality):存在于每种表象系统的个别区分;我们内部表象的品质;我们思想的最小单元。

●表面结构(Surface Structure):源自深层结构,经由删除、变形、或一般化,做为说、写等沟通方式的词语。

●牵连感觉(Synesthesia):感官间的自动连接。

●造句法的模糊(Syntactic Ambiguity):当一个动词加上“ing”时,可当做主词,亦可为动词,而成为含糊的句子。

●第三人称(Third Position):以观察者的观点来认知世界。三种不同方式的认知角度的一种。另有第一人称及第二人称。

●时间线(Timeline):我们以图像、声音、觉受的型式,来储存我们对过去现在及未来的经验的方式。

●入神(Trance):一种特殊的心理状态,内心专注在某种刺激元上。

●三种人称的描述(Triple Description):由第一、第二、及第三人称三方进行认知的经验过程

●潜意识(Unconscious):非存于现时认知的任何意识。

●统合场(Unified field):NLP的统合架构。为从属等级(Neurlological Levels)、觉知人称(Perceptional position)、及时间(Time)三者的立体化组合。

●概括性字眼(Universal Quantifiers):表示无例外的词语,如“every”及“all”等字词;属后设模式之一。

●非特定名词(Unspecified Nouns):无特别对象或指示的名词。

●非特定的动词(Unspecified Verbs):副词已被删除的动词,它们无法显示其动作如何来执行,非特定的过程。

●价值(Values):对你重要的事物者。

●平衡系统(Vestibular System):处理平衡感的表象系统。

●视觉的(Visual):观看的感觉。

●观想(Visualization):观看内在或虚拟影像的过程。

●结构完善准则(Well-Formedness Criteria):思索及表现某个目标的方式,此目标为可达成及可印证者。这些准则为结合各个目标及双赢结果的基础。

NLP导读:NLP实用心理学有多种实用工具技巧,以下的主要术语你知道多少?

心锚:

在NLP里面,会触发某种生理状态的刺激,就叫作心锚。心锚可以自然发生,也可以特意设定,例如,按铃以吸引某人的注意;或是更复杂点,当回答问题时,站在某个特定的地方。

引导:

以亲和感来改变自己的行为,让其他人来跟随。

归类:

将组织或是某些经验划分为更大或是更小的单位,向上归类牵涉移至更大、更抽象层面的层面,向下归类牵涉移至更明确、更具体层面的资讯。侧向归类涉及找出在相同层面咨询上的其他例子。

后设:

从希腊字而来,意味着超过或是较高的。

观想:

观看内在影像的过程。

当下:

在时间线上与此时刻完全结合。

删除:

人类模仿的三个通则之一。在言谈或想法上,抹去经验的某些部分。

扭曲:

人类模仿的三个通则之一。在部分模仿中,所有的关系与其应该代表的关系不同的过程。

环境:

我们行为所发生的外在结构。环境是指我们所认为的“外在”,它不是我们行为的一部分,但有时我们必须对其反应。

经验:

人们对某件事或某个事物的经历和体验所形成的认知。

映现:

契合另一个人的部分行为。如向对方展示一些他所熟悉的行为语言的方法,就像他在镜子里看到自己一样。

抽离(Dissociation):

与现实相脱离,就像在记忆中。例如,从外面看呢自己在照片中的身体,所以你没有真正在那里的感觉。

呼应:

通过契合所沟通对象的行为,以快速建立亲和关系的一种沟通方法--契合或是映现行为。

述词:

显示使用一种表象系统的感官基础字眼。

度测:

通过解读非语言信息,真实了解某一个人的心理状态。

框架:

设定认知某种事物的架构或方法,就像成果框架、复述架构等等。

次感元(Meta programs):

由每个感觉所认知的特别感觉品质。例如,视觉的次感元包括颜色、形状、动作、亮度、深度等,听觉的次感元包括音量、高低、速度,触觉的次感元包括压力、温度、纹理、位置。我们思想的最小单位。

系统的:

与系统有关,注意时空的关系和结果,而不是因果的直接关系。

时间线:

我们对过去、现在、未来的图象、声音和触觉的储存方式。

亲和感(Rapport):

建立或保持两人更多人之间的互信和了解关系的过程,促成另一个人反应的能力。

行为弹性:

改变自己的行为,以便诱出或十取得他人反应的能力。行为弹性可视为对任何刺激的各种反应的开发,而与其相对的习惯性具有局限性,因而抑制了潜力的发展。

丰姿状态:

当一个人觉得丰富时,所感受的总神经和生理经验。

从属等级:

一种内在阶级,每个层面渐次包含心理和影响力,按其重要性(从高至低)这些级别包括:1,身份认同;2,信念和价值观;3,能力;4,行为;5,环境。

内部策略:

是指内部过程和与之相联系的外部行为之间的相互作用,以及不通内部过程之间的相互作用。

未来模拟:

内心认知排练未来一些情境的过程,以便确保所希望的行为将自然和自动发生。

世界模型:

每个人以自我的认知和经验建立个人独特的世界观。个人处事原则的总和。

生理词汇:

与一个人的生理有关的行为。

外部觉察:

将所有感觉的输入管道转为外在。

先行系统:

又称先导系统。将信息引导入意识中的偏好方式。

后设模式:

一套获取语言信息,把人们的语言和语言表达的体验反复联系的工具。

后设程式:

一种心理层面的程式,决定我们如何整理、指向和分类经验。后设程式比特定思考策略更来得抽象,并定义我们对特定议题的一般策略,而不是思考程序的细节。

问题空间:

问题空间是由创造或是贡献此一问题的实体或非实体要素所定义。解决方式来自资源和选择系统的“解答空间”。解答空间需要比问题空间来得广,以产生适当的解决方案。

自我认知:

“我们是谁”的感觉。我们的认同感觉组织我们的信念、能力和行为在单一系统中。

设定心锚:

连接内在反应与外在启动的过程,如此一来可以很快速、有时是隐性地再进入此反应。设定心锚过程可以是视觉(就象是特定手势)、听觉(使用特定字眼及音调)以及触觉(摸手臂或是将手放在某任肩膀上)。设定心锚的标准有感受的强度和纯度、感受的高峰时机、心锚复制的正确性。

声音品质:

在沟通和影响上第二重要的方式,研究显示其占沟通影响的38%。

“假如”架构:

假设某事已经发生。以“好象”事情已发生来思考,运用心智突破表面障碍,来激发具有创意的问题解决方法。

偏好系统:

一个人意识思考并组织其经验使用最多的表象系统。

深层结构:

人们用来组织并引导其行为的感官地图(意识和潜意识)。

解读线索:

人在复杂行为显示他正在使用的表象系统。典型的解读线索包括眼球移动、音调和速度、

身体姿势和呼吸形态。

米尔顿模式:

后设模式的反向模式,运用人为的模糊语言模式来探索另一个的经验,并进入潜意识的资源。根据米尔顿·爱锐克森所使用的语言而来。

相关性诘问:

询问一个特定陈述或是行为如何能帮助实现既定目标。

感官敏锐度:

学习将我们从世上所获得的感官资讯做更细微和有用的区分的过程。

内在表象系统:

我们创造的信息模式并储存在心智中,它综合图象、声音、触觉、嗅觉和味觉,是我们储存和编码记忆的方法。

认知角色位置(Perceptual positions):

特别认知或是观点。在NLP中有三个基本位置能够接受认知特别经验:第一种位置有关以第一人称观点,通过自己的眼睛来经验某事;第二种位置指他人的观点,设身处地来经验某事;第三种位置指以退回一步,从抽离的观点来认知我们与他人的关系。结构完善情况:必须满足,以便产生有效且符合实际成果的状况组合。

眼球解读线索(Eye accessing cues):

眼球移动至特定方向的动作,显示视觉、听觉和触觉的思维。

现实地图或现实观:

每个人从其个人认知和经验,建立其独特的表象世界(世界模型)。

联合(Associations):

以最真实的你,去亲眼观察这个世界,去亲耳聆听这个世界,去感受现在、过去和将来的各种情感。

信念(Beliefs):

你所持有的感性观点,是我们日常生活中决策、技巧和行为的基础。

一致性(Congruence):

使你的每个细胞协调一致,形成一个完整的你。

准则(Criteria):

作为决策依据的评价标准。

过滤器(Filters):

我们思维层次,它决定着我们将注意力集中在哪里,以及相应的见解。这些过滤器决定乐我们对事物的反应方式。

逻辑层次(Logical levels):

个人和组织的层次机构,将影响到我们使自己和他人产生的变化及变化程度。

目标(Outcome):

某个人持续实现的特定目标,以对自己和对他人都有利的双赢方式来达到这一目标。与传统的目标设定方式不同的是,它要求运用所有的感觉与感情。

协调(Pacing):

尊重他人的价值观、需求和风格,从而与之建立起友好的关系。在此过程中要特别注意什么是对自己和对他人都很重要的东西。

重组(Reframing):

以对自己有益的方式来理解事物并调整到恰当情绪状态的能力。

心理状态(State):

一个人的精神、身体和情感状态。

策略(Strategies):

为实现目标所采取的一系列思维和行为步骤。

TOTE(测试-操作-测试-退出,即test-operate-test-exit):

循环反馈过程,用于对人们的行为进行指导。

预设:

指在特定的情境里,我们对某样东西是真是伪的一种假设。

概括:

从数量十分有限的信息中构架可以普遍应用的规则。

咻模式:

程式化头脑进入新方向的生生不息的NLP次感元过程。在改变行为或十不想要的行为,使其进入全新结构性方法上很有效。隐喻(Metaphor):

表象系统:

在心智上传达信息到五种感官系统的方式,这五种感官系统分别是视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉。

表面结构:

用来代表或描绘储存在脑中的实际主要表象的语言。

刺激反应:

经验与其之后所谓反应间的关联。埃文·帕罗夫展示自然学习过程,他将铃声与狗所分泌的唾液关联在一起。

重新构架:

改变一个陈述的相关架构,以赋予其新意。

参考架构:

是一个人生活故事中的经验总和,也是从所引导用的其他表象中最完全的表象。例如,深层架构便是表面架构的参考架构。

亲和关系:

信赖、和谐及合作的关系。

结合状态:

就像在记忆中,从你眼中看出来,听到拟所听到的,并感觉好象你是真的在那里一样,这称为结合状态。

假设前提:

基本潜在的假设,但是需要另一个表象之合理。在语言系统里,一个句子必须是真实的,以使其他句子合理。

脱离当下:

在自己时间线的当下之外,如冥思、神游物外。

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。

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训 练和测试模型数据集) 数据摘要: Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词: 训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词: Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式: TEXT 数据用途: Information Processing 数据详细介绍:

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览:

点此下载完整数据集

自然语言处理

《自然语言处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课号:CS229 2、课程名称(中/英文):自然语言处理/Natural Language Processing 3、学时/学分:32/2 4、先修课程:程序设计语言 5、面向对象:本科三\四年级(ACM班) 7、教材、教学参考书: ?James Allen. Natural Language Understanding (The Second Ver.) The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., 1995. ?Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Springer-Verlag, 1999 二、本课程的性质和任务 自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术,并介绍自然语言处理方面的研究成果,为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外,通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文,进行摘要和评价,并进行介绍、提问和讨论,使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上,要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目,使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理 论和技术并最终加以实践。 三、本课程教学内容和基本要求 1. Overview (4)

自然语言处理大纲

课程编号:S0300010Q 课程名称:自然语言处理 开课院系:计算机科学与技术学院任课教师:关毅刘秉权 先修课程:概率论与数理统计适用学科范围:计算机科学与技术 学时:40 学分:2 开课学期:秋季开课形式:课堂讲授 课程目的和基本要求: 本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习,使学生掌握自然语言(特别是中文语言)处理技术(特别是基于统计的语言处理技术)的基本概念、基本原理和主要方法,了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌,接触语言处理技术的前沿课题,具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域(如网络信息处理、机器翻译、语音识别)的研究奠定基础。 课程主要内容: 本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用,在课程内容的安排上,既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就,又阐明了中文语言处理技术的特殊规律,还包括了授课人的实践经验和体会。 1 自然语言处理技术概论(2学时) 自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线;自然语言处理技术的发展概况及主要困难;本学科主要科目;本课程的重点与难点。 2 自然语言处理技术的数学基础(4学时) 基于统计的自然语言处理技术的数学基础:概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件,包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注;如何处理成批的文件等实践内容 3 自然语言处理技术的语言学基础(4学时) 汉语的基本特点;汉语的语法功能分类体系;汉语句法分析的特殊性;基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。 4 分词与频度统计(4学时) 中文分词技术的发展概貌;主要的分词算法;中文分词技术的主要难点:切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法;中外人名、地名、机构名的自

自然语言处理技术分享1

内容大概分为:自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先,介绍一下什么是自然语言处理(也叫自然语言理解): 语言学家刘涌泉在《大百科全书》(2002)中对自然语言处理的定义为:“自然语言处理是人工智能领域的主要内容,即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息(包括口语信息和文字信息)进行各种加工,并建立各种类型的人-机-人系统,自然语言理解是其核心,其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括: ①回答有关提问;计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要;机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述;机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括:词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1.词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词,找出词汇的各个词素,并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲,词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析,而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中,词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分,即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征,从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求,例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素,所以要找出各个词素是相当容易的,但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“,可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。

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、

NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

大数据文摘作品 编译:糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理(NLP)是一种艺术与科学的结合,旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下,我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析,自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中,你将学习到最常见的10个NL P任务,以及相关资源和代码。

为什么要写这篇文章? 对于处理NL P问题,我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料,通过研究报告,博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果,并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此,我决定将这些资源集中起来,打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取

2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取?词干提取是将词语去除变化或衍生形式,转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干,哪怕词干并非词典的词目。例如,英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文:M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文

相关算法:在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现:这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.360docs.net/doc/175418031.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码: #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原?词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题,即词语在句中的语义,词语对相邻语句的语义等。例如,英语中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)

自然语言处理技术的三个里程碑

自然语言处理技术的三个里程碑 微软亚洲研究院黄昌宁张小凤 摘要要:本文就半个世纪以来自然语言处理(NLP)研究领域中笔者所观察到的要点进行阐述,其中包括两个事实和三大重要成果。近年自然语言处理研究所揭示的两个事实为:(1)对于句法分析来说,基于单一标记的短语结构规则是不充分的;(2)短语结构规则在真实文本中的分布呈现严重扭曲。换言之,有限数目的短语结构规则不能覆盖大规模语料中的语法现象。这与原先人们的预期大相径庭。笔者认为,NLP技术的发展历程在很大程度上受到以上两个事实的影响。从这个意义上来说,在该领域中可以称得上里程碑式的成果有如下三个:(1)复杂特征集和合一语法;(2)语言学研究中的词汇主义;(3)语料库方法和统计语言模型。业内人士普遍认为,大规模语言知识的开发和自动获取是NLP 技术的瓶颈问题。因此,语料库建设和统计学习理论将成为该领域中的关键课题。 关键词词:自然语言处理复杂特征集词汇主义语料库方法统计语言模型 1. 引言 随着高科技的迅速发展,其应用深入人们生活的各个方面。信息输入、检索、人机对话等对自然语言处理(NLP)提出越来越高的要求,使NLP 研究成为本世纪最热门的学科之一。从50年代的机器翻译和人工智能研究算起, NLP 至今至少也有长达半个世纪的历史了。在这个进程中,学术界曾经提出过许多重要的理论和方法,也诞生了丰富的成果。但笔者认为,近二十年年来在这一领域中堪称里程碑式的贡献有如下三个:(1)复杂特征集和合一语法;(2)语言学研究中的词汇主义;(3)语料库方法和统计语言模型。这三个成果将继续对语言学、计算语言学和NLP 的研究产生深远影响。为了更好地理解这些成果的意义,有必要先介绍一下两个与此相关的事实。 2. 两个事实 2.1 事实之一 大家知道,在自然语言处理中为了识别一个输入句子的句法结构,首先要把句子中的词一个一个地切分出来:然后去查词典,给句子中的每个词指派一个合适的词性(part ofspeech);之后再用句法规则把句子里包含的的句法成分,如名词短语、动词短语、小句等,逐个地识别出来。进而,判断每个短语的句法功能,如主语、谓语、宾语等,及其语义角色,最终得到句子的意义表示,如逻辑语义表达式。这就是一个句法分析的全过程。 本文要提到的第一个事实是:短语结构语法(Phrase Structure Grammar,简称PSG)不能有效地描写自然语言。PSG在Chomsky 的语言学理论中占有重要地位,并且在自然语言的句法描写中担当着举足轻重的角色。但是它有一些根本性的弱点,主要表现为它使用的是像词类和短语类那样的单一标记,因此不能有效地指明和解释自然语言中的结构歧义问题。让我们先来看一看汉语中“V+N”组合。假如我们把“打击,委托,调查”等词指派为动词(V);把“力度,方式,盗版,甲方”等词视为名词(N)。而且同意“打击力度”、“委托方式”是名词短语(NP),“打击盗版”、“委托甲方”是动词短语(VP)。那么就会产生如下两条

中国自然语言处理白皮书

中国自然语言处理白皮书 中国人工智能学会 二○一五年十一月

《中国人工智能系列白皮书》编委会 主任:李德毅 执行主任:王国胤 副主任:杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强 委员:陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良 鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞 任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫 王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖 吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成 张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺 《中国自然语言处理白皮书》编写组 任福继王小捷黄河燕孙茂松靳光谨 周国栋王明文蔡东风何婷婷黄萱菁 常宝宝王晓龙黄德根胡海青于浩 朱靖波古丽拉·阿东别克昝红英吴华 晋耀红王厚峰张玉洁张桂平谭咏梅 张克亮全昌勤孙晓陈清财王荣波 卫志华钟茂生徐睿峰邱锡鹏沈李斌 张仰森李蕾袁彩霞

目录 第1章引言 (1) 第2章汉语切分 (2) 2.1汉语切分的性能 (2) 2.2汉语切分的问题 (4) 2.3小结 (6) 第3章人机对话 (7) 3.1 人机对话系统 (7) 3.2 对话管理技术 (9) 3.3 小结 (12) 第4章总结 (13) 第5章参考文献 (16)

第1章引言 近年来,随着自然语言处理技术的迅速发展,出现了一批基于自然语言处理技术的应用系统,这些系统引起了大众的热议。例如,IBM 的Watson在电视问答节目中战胜人类冠军,苹果公司的Siri个人助理被大众广为测试,谷歌、微软、百度等公司纷纷发布个人智能助理,科大讯飞牵头研发高考机器人。这些应用的出现使自然语言处理一时成为热点话题,人们对这些应用乃至应用背后的技术进行了各种各样的评论。有的充满期待,希望未来自然语言处理技术能产生越来越多有价值的应用系统;也有的表示担心,担心技术的发展会对人们自身的工作机会造成冲击。 那么,自然语言处理当前的技术和应用状况究竟如何,已经取得了什么进展、未来的发展会如何?人们的什么期待可能变成现实,什么担心其实还没有必要呢?本白皮书力图对这两个问题作出部分回应。 本白皮书首先对目前研究人员在自然语言处理技术及应用方面主要做了什么、做得怎么样进行一些介绍。但是,本白皮书并不准备也不可能做成一个自然语言处理领域的全面技术综述,而只是分别选择自然语言处理领域的一个典型技术和一个典型应用进行介绍和分析。之后,就如何认识当前以及未来的自然语言处理技术和系统给出我们的观点。白皮书力求不用太多的专业术语,而是以较为浅显的语言进行阐述。 全书的内容安排如下:在第二章是汉语切分技术的发展介绍和现状分析,第三章是人机对话系统的发展介绍和现状分析,第四章是总结,给出我们的观点。

自然语言处理技术分享1

自然语言处理技术分享1 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

内容大概分为:自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先,介绍一下什么是自然语言处理(也叫自然语言理解): 语言学家刘涌泉在《大百科全书》(2002)中对自然语言处理的定义为:“自然语言处理是人工智能领域的主要内容,即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息(包括口语信息和文字信息)进行各种加工,并建立各种类型的人-机-人系统,自然语言理解是其核心,其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括: ①回答有关提问;计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要;机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述;机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括:词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1.词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词,找出词汇的各个词素,并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲,词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析,而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中,词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分,即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征,从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求,例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素,所以要找出各个词素是相当容易的,但要切分出各个词就非常难。

相关文档
最新文档