《自然语言处理》第10章：篇章分析与情感分类

在第13讲的篇章分析部分，本章节主要聚焦于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的高级处理单元和应用场景。首先，我们讨论了NLP处理的不同层次，包括从最小的字、词和短语，到更大的句子和篇章。这些单元的编码和分析是NLP的基础，如汉语分词、词性标注、词义消歧和命名实体识别等，它们帮助理解文本的结构和意义。 接着，作者宗成庆引用了《自然语言处理》讲义中的内容，阐述了更复杂的语言处理技术，如句法分析、语块分析和语义角色标注，这些都是理解和生成文本的重要步骤。机器翻译和篇章推理则是跨语言理解和应用的体现，而问答系统和自动摘要则涉及到信息检索和文本生成的核心任务。 情感分类是本章节的一个关键点，它涉及对文本情感倾向的识别，这对于社交媒体监控、产品评论分析等领域具有重要意义。作者通过实例展示如何通过词汇链（S1-S5）来构建情感分析的过程，如通过抽取实体词汇链和相关事件链，判断词语间的逻辑关系，进而推断出文本的情感基调。 此外，篇章分析还包括了话题链（topic chain），这是一种通过名词回指、代词回指和零形回指将句子或小句连接起来的概念，有助于读者跟踪和理解文本中的主题变化。回指概念在这里起到了连接文本信息的关键作用，使得文本解读更为连贯。 本章节深入探讨了NLP中的篇章分析技术，涵盖了从词级到篇章级的处理，以及各种高级任务的应用，如情感分析和话题管理，这些都是现代自然语言处理不可或缺的部分。通过这些技术，计算机可以更好地理解和生成人类语言，为诸多领域提供了强大的工具支持。