自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語(yǔ)言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類（自然）語(yǔ)言之間的相互作用的領(lǐng)域。

語(yǔ)言是人類區(qū)別其他動(dòng)物的本質(zhì)特性。在所有生物中，只有人類才具有語(yǔ)言能力。人類的多種智能都與語(yǔ)言有著密切的關(guān)系。人類的邏輯思維以語(yǔ)言為形式，人類的絕大部分知識(shí)也是以語(yǔ)言文字的形式記載和流傳下來(lái)的。因而，它也是人工智能的一個(gè)重要，甚至核心部分。

用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信，這是人們長(zhǎng)期以來(lái)所追求的。因?yàn)樗扔忻黠@的實(shí)際意義，同時(shí)也有重要的理論意義：人們可以用自己最習(xí)慣的語(yǔ)言來(lái)使用計(jì)算機(jī)，而無(wú)需再花大量的時(shí)間和精力去學(xué)習(xí)不很自然和習(xí)慣的各種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言；人們也可通過(guò)它進(jìn)一步了解人類的語(yǔ)言能力和智能的機(jī)制。

實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言通信意味著要使計(jì)算機(jī)既能理解自然語(yǔ)言文本的意義，也能以自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)給定的意圖、思想等。前者稱為自然語(yǔ)言理解，后者稱為自然語(yǔ)言生成。因此，自然語(yǔ)言處理大體包括了自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)部分。歷史上對(duì)自然語(yǔ)言理解研究得較多，而對(duì)自然語(yǔ)言生成研究得較少。但這種狀況已有所改變。

無(wú)論實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解，還是自然語(yǔ)言生成，都遠(yuǎn)不如人們?cè)瓉?lái)想象的那么簡(jiǎn)單，而是十分困難的。從現(xiàn)有的理論和技術(shù)現(xiàn)狀看，通用的、高質(zhì)量的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，仍然是較長(zhǎng)期的努力目標(biāo)，但是針對(duì)一定應(yīng)用，具有相當(dāng)自然語(yǔ)言處理能力的實(shí)用系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)，有些已商品化，甚至開(kāi)始產(chǎn)業(yè)化。典型的例子有：多語(yǔ)種數(shù)據(jù)庫(kù)和專家系統(tǒng)的自然語(yǔ)言接口、各種機(jī)器翻譯系統(tǒng)、全文信息檢索系統(tǒng)、自動(dòng)文摘系統(tǒng)等。

自然語(yǔ)言處理，即實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言通信，或?qū)崿F(xiàn)自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成是十分困難的。造成困難的根本原因是自然語(yǔ)言文本和對(duì)話的各個(gè)層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性。

一個(gè)中文文本從形式上看是由漢字（包括標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等）組成的一個(gè)字符串。由字可組成詞，由詞可組成詞組，由詞組可組成句子，進(jìn)而由一些句子組成段、節(jié)、章、篇。無(wú)論在上述的各種層次：字（符）、詞、詞組、句子、段，……還是在下一層次向上一層次轉(zhuǎn)變中都存在著歧義和多義現(xiàn)象，即形式上一樣的一段字符串，在不同的場(chǎng)景或不同的語(yǔ)境下，可以理解成不同的詞串、詞組串等，并有不同的意義。一般情況下，它們中的大多數(shù)都是可以根據(jù)相應(yīng)的語(yǔ)境和場(chǎng)景的規(guī)定而得到解決的。也就是說(shuō)，從總體上說(shuō)，并不存在歧義。這也就是我們平時(shí)并不感到自然語(yǔ)言歧義，和能用自然語(yǔ)言進(jìn)行正確交流的原因。但是一方面，我們也看到，為了消解歧義，是需要極其大量的知識(shí)和進(jìn)行推理的。如何將這些知識(shí)較完整地加以收集和整理出來(lái)；又如何找到合適的形式，將它們存入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中去；以及如何有效地利用它們來(lái)消除歧義，都是工作量極大且十分困難的工作。這不是少數(shù)人短時(shí)期內(nèi)可以完成的，還有待長(zhǎng)期的、系統(tǒng)的工作。

以上說(shuō)的是，一個(gè)中文文本或一個(gè)漢字（含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等）串可能有多個(gè)含義。它是自然語(yǔ)言理解中的主要困難和障礙。反過(guò)來(lái)，一個(gè)相同或相近的意義同樣可以用多個(gè)中文文本或多個(gè)漢字串來(lái)表示。

因此，自然語(yǔ)言的形式（字符串）與其意義之間是一種多對(duì)多的關(guān)系。其實(shí)這也正是自然語(yǔ)言的魅力所在。但從計(jì)算機(jī)處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認(rèn)為它正是自然語(yǔ)言理解中的中心問(wèn)題，即要把帶有潛在歧義的自然語(yǔ)言輸入轉(zhuǎn)換成某種無(wú)歧義的計(jì)算機(jī)內(nèi)部表示。

歧義現(xiàn)象的廣泛存在使得消除它們需要大量的知識(shí)和推理，這就給基于語(yǔ)言學(xué)的方法、基于知識(shí)的方法帶來(lái)了巨大的困難，因而以這些方法為主流的自然語(yǔ)言處理研究幾十年來(lái)一方面在理論和方法方面取得了很多成就，但在能處理大規(guī)模真實(shí)文本的系統(tǒng)研制方面，成績(jī)并不顯著。研制的一些系統(tǒng)大多數(shù)是小規(guī)模的、研究性的演示系統(tǒng)。

目前存在的問(wèn)題有兩個(gè)方面：一方面，迄今為止的語(yǔ)法都限于分析一個(gè)孤立的句子，上下文關(guān)系和談話環(huán)境對(duì)本句的約束和影響還缺乏系統(tǒng)的研究，因此分析歧義、詞語(yǔ)省略、代詞所指、同一句話在不同場(chǎng)合或由不同的人說(shuō)出來(lái)所具有的不同含義等問(wèn)題，尚無(wú)明確規(guī)律可循，需要加強(qiáng)語(yǔ)用學(xué)的研究才能逐步解決。另一方面，人理解一個(gè)句子不是單憑語(yǔ)法，還運(yùn)用了大量的有關(guān)知識(shí)，包括生活知識(shí)和專門(mén)知識(shí)，這些知識(shí)無(wú)法全部貯存在計(jì)算機(jī)里。因此一個(gè)書(shū)面理解系統(tǒng)只能建立在有限的詞匯、句型和特定的主題范圍內(nèi)；計(jì)算機(jī)的貯存量和運(yùn)轉(zhuǎn)速度大大提高之后，才有可能適當(dāng)擴(kuò)大范圍。

以上存在的問(wèn)題成為自然語(yǔ)言理解在機(jī)器翻譯應(yīng)用中的主要難題，這也就是當(dāng)今機(jī)器翻譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離理想目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)的原因之一；而譯文質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授曾在經(jīng)典論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題；單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。

自然語(yǔ)言處理或者是文本挖掘以及數(shù)據(jù)挖掘，近來(lái)一直是研究的熱點(diǎn)。很多人相想數(shù)據(jù)挖掘，或者自然語(yǔ)言處理，就有一種莫名的距離感。其實(shí)，走進(jìn)去你會(huì)發(fā)現(xiàn)它的美，它在現(xiàn)實(shí)生活中解決難題的應(yīng)用之美，跟它相結(jié)合的數(shù)學(xué)之美，還有它與統(tǒng)計(jì)學(xué)的自然融合。語(yǔ)言只是一種實(shí)現(xiàn)工具，真正難度的是模型的理解和對(duì)模型的構(gòu)建。

1、實(shí)體的基本使用

2、批量讀取目錄下的文件

3、讀取單個(gè)文件

4 文件預(yù)處理，并以字符串結(jié)果返回

5 指定保存文件

6 詞頻排序（中英文通用）

7 根據(jù)字符有序排列

8 停用詞處理如何判斷？

本項(xiàng)目由于實(shí)際需求，對(duì)其做了初步完善。基本自然語(yǔ)言處理方法和流程都包含了，諸如詞頻統(tǒng)計(jì)，停用詞處理，單詞統(tǒng)計(jì)，還有文件的基本操作，再結(jié)合數(shù)學(xué)模型或者統(tǒng)計(jì)模型可以做復(fù)雜的自然語(yǔ)言或者文本處理。比如樸素貝葉斯分類，首先弄明白貝葉斯分類模型，其實(shí)就是對(duì)貝葉斯公式的理解和推導(dǎo)。之后結(jié)合本項(xiàng)目詞頻統(tǒng)計(jì)文件操作，數(shù)據(jù)清洗，中文分詞，停用詞處理就做出來(lái)了。再如，本體構(gòu)建，也是需要對(duì)數(shù)據(jù)清洗，詞頻統(tǒng)計(jì)，結(jié)果發(fā)射概率和轉(zhuǎn)移概率，文本標(biāo)注等實(shí)現(xiàn)。

至于本算法改進(jìn)，可以對(duì)翻譯部分改進(jìn)，一種基于詞庫(kù)的檢索，包括詞性，詞義，詞標(biāo)等匹配。另外一種是對(duì)英文詞組的分詞處理，利用英文分詞解決。移植方面，可以利用C#語(yǔ)言在窗體上開(kāi)發(fā)，最后打包應(yīng)用軟件。