NLP

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Layer normalization (layernorm) 和 batch normalization (batchnorm) 都是用来解决神经网络训练时的梯度爆炸和消失问题的一种技术。在这两种方法中，layernorm 通常更适合在深度学习中自然语言处理（NLP）的任务中使用。这是因为，在 NLP 任务中，每个样本的长度通常都不一样，因此使用 layernorm 来对每个神经元的输入进行标准化（即，使输入的均值为0，方差为1）可能更有效。而在使用 batchnorm 时，由于每个 mini-batch 中的样本数量通常是固定的，因此如果在 NLP 任务中使用 batchnorm 的话，那么就会有一些样本会被忽略，从而导致效果不佳。

假设 a = {a-z, A-Z, ...} 是英语所有可能构成单词的字母集合， a* 为由这个字母表所构成的任意有限长度的字符串集合。 其中所有有效的单词构成的集合D是a*的一个子集。而noise channel 是指从目的词（即字典）与实际接收到的字符串x所构成的矩阵。 对于所捕获到的，存在拼写错误的字符串x, 目标是在字典中找到一个词w，使这一情况出现的概率最大。 即： 由于用户实际想拼写的单词是不确定的，因此需要生成一个修正候选列表（candidate corrections），这个列表基于两个规则： 因此， noisy channel 实际上可以理解为，用户所输入的一个错误的字符串，经过怎样的变换过程可以得到若干个正确的单词。变换的过程越多，相当于channel越长， 而找候选列表的过程也就是找channel最短的过程。 最我辑距离（minimum edit distance）是指从一个string到另一个string所需的最我辑步骤，包括：插入、删除、替换。而采用这三种编辑手段计算所得的距离又称为 Levenshtein distance 。这一距离将所有操作的cost都记为1. 但严格来说，替换这一操作等于先删除再插入。因此这一操作的cost可当成是2（更接近实际操作的cost）。 此外，对于 Damerau–Levenshtein distance ，这一距离还新增了transposition of two adjacent characters 这一操作。 统计概率的计算方法如下： 首先对错误统计的方式： 显然，用户想输入across的概率最大，这样候选词列表就有了排序和过滤的依据（大概率的排在前面，概率过低的可以不显示）。另一方面，P(word) 也可以使用bigram，这样就与上下文取得了联系，能更好的预测用户想要输入的单词。 有25%-40%的错误属于 real-word error 这一部分是language model与noisy channel model的结合。假设用户输入的所有单词都没有non-word error 举个例子，用户输入 "two of thew"： 仅考虑 two off thew, two of the, too of thew 的概率，取最大值。 Peter Norvig"s list of errors Wikipedia"s list of common misspelllings GNU Aspell Hunspell How to Write a Spelling Corrector

NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。 　　N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。 　　L (Linguistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。 　　P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程式，可以透过更新软件而改变。 　　故此，NLP也可以解释为研究我们的大脑如何工作的学问。知道大脑如何工作后，我们可以配合和提升它，从而使人生更成功快乐。也因此，把NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程式学”。 　　NLP是对人类主观经验的研究。更直白地说，NLP是一种思想的技巧。NLP就是我们用语言来改变身心状态的具体方法。它的创造人找到一些卓越的人，研究他们有一些怎样的程序，总结起来，然后教给其它人。并相信，其它人如果能掌握这些程序，也可以获致成功。 　　我们如何创造出我们每一个人独特的内心世界?我们怎样选择传入脑里的资讯，我们怎样认知这些资讯，我们怎样储存这些资讯，怎样把这些资讯与其他在储存中的资讯融合，以及怎样运用它们?NLP的研究对象　　NLP相信成功是可以复制的，它的研究对象就是成功者成功的“程序”。它的核心就是怎么学习、复制、创造卓越的程序。 　　需要注意的是：第一、在你学习他人，复制他人之前，你要先向自己学习，总结与复制自己的成败经验。因为，从自己的经验中学习，往往要比从他人身上学习，来得更有针对性，更高效。第二、复制程序，并不只是复制方法，更重要的是复制方法背后的信念、心态与精神。因为，只复制方法，你就只得其“形”，复制精神，你就能得其“神”。而当你完全把握他人方法背后的精神时，你就可以脱离他的方法，只依据他的精神意境，创出适合自己的方法，这就是我们所说的“得意忘形”了。NLP的目的　　NLP的目的在于复制成功。即将成功者获致成果的程序总结出来，精炼成一套明白可行的技术，让一般人可依之而行与获致同样卓越的成就。http://baike.baidu.com/view/38610.htm

dlp是远距离隐斜量，nlp是近距离隐斜量。根据查询相关公开信息显示，在视功能检查单中dlp代表是远距离隐斜量，是distancelateralphoria的英文缩写，nlp代表近距离隐斜量，是nearlateralphoria的缩写。

NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L (Linguistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程式，可以透过更新软件而改变。故此，NLP也可以解释为研究我们的大脑如何工作的学问。知道大脑如何工作后，我们可以配合和提升它，从而使人生更成功快乐。也因此，把NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程式学”。NLP是对人类主观经验的研究。更直白地说，NLP是一种思想的技巧。NLP就是我们用语言来改变身心状态的具体方法。它的创造人找到一些卓越的人，研究他们有一些怎样的程序，总结起来，然后教给其它人。并相信，其它人如果能掌握这些程序，也可以获致成功。我们如何创造出我们每一个人独特的内心世界？我们怎样选择传入脑里的资讯，我们怎样认知这些资讯，我们怎样储存这些资讯，怎样把这些资讯与其他在储存中的资讯融合，以及怎样运用它们。

NLP—身心语言程序学 深理解NLP基本精神的12条前提假设 1.没有两个人是一样的 2.一个人不能控制另一个人 3.有效比有道理更重要 4.只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝对真实的世界 5.沟通的意义决定于对方的回应 6.重复旧的方法，只会得到旧的结果 7.凡事必有至少三个解决方法 8.每个人都选择给自己最佳利益的行为 9.每个人都已具备使自己成功快乐的资源 10.在任何一个系统里，最灵活的部分便是最能影响大局的部分 11.没有挫败，只有反馈信息 12.动机和情绪不会错，只是行为没有效果而已 NLP对人生的正面影响1.信念系统 信念，是我们主观判断 价值观 ，是我们认为维持这个世界运作的法则，支撑着我们的行为模式。 2.自我价值 自信 自爱 自尊 统称为，“自我价值”是我们立足于这个社会的身份设定，是人生态度的本钱，自我价值不足的人，会因为小事烦恼，应对面临的问题时，不能妥善处理，这样的人，会被情绪左右。 自我价值不足重新培养自我价值 言出必行，行出必准 有所不为，有所必为 接受自己，肯定自己 每天进步一点点，时间会给你答案 3.系统与理解层次 用理解层次发展出来的计划，最有推动力，也最具从根本上改变人生的素质。 4.沟通 沟通方式没有对错之分，而沟通效果则有好坏之别，决定于对方的回应。 5.情绪 情绪并不单纯因为外界的人事物产生，而是本人的信念系统与外界人事物共同作用的产物，他绝对城实可靠和正确，最能体现出我们真正的感觉。

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nlp理解层次就是NLP思维逻辑层次。在NLP中环境、行为、能力称为低三层，这是我们可以意识到的层次，而信念/价值观、身份、精神（系统）称为高三层，这在我们日常生活中需细心分析才有可能被发现。通常低层次的问题高一个层次就能轻易找到方法，可倘若在同层次或其低层次来寻找方法，效果往往不尽如人意或者消耗精力过大。理解层次起源：理解层次早期被称为Neuro-Logical Levels，最初由格雷戈里·贝特森发展出来，后由罗伯特·迪尔茨(Robert Dilts)整理，在1991年推出。理解层次是一套模式(Pattern)，因为它可以用来解释社会上出现的很多事情。理解层次在辅导工作中让我们明白受导者的困扰所在，因而更容易帮助他找出解决问题的方法，是很实用的一套概念。而NLP中也有一套技巧被称为“理解层次贯通法”，帮助用者明白从困惑中突破的关系，并且与自己潜意识的深层力量联系，使得人生策划方面更有效果，所以也是技巧。

nlp算法属于计算机应用领域专业的一种。NLP即Natural Language Processing自然语言处理，是属于计算机应用领域的一种，特指利用海量文本数据，通过一定计算方法寻求字词之间的联系（语文里的主谓宾、近义词等），然后开展相关的许多应用。nlp方向是当前人工智能领域的主要研究方向之一，同时nlp和cv这两个方向也是当前落地应用做得比较好的两个方向，未来随着工业互联网的落地应用，nlp和cv与产业场景的结合会越来越多，创新点也会非常多。NLP的概念：NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文、英文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。在一般情况下，用户可能不熟悉机器语言，所以自然语言处理技术可以帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。这些年，NLP研究取得了长足的进步，逐渐发展成为一门独立的学科，从自然语言的角度出发，NLP基本可以分为两个部分：自然语言处理以及自然语言生成，演化为理解和生成文本的任务。

本文整理自网络，主要是对自然语言处理能发展和落地的方向进行总结，也算是对自然语言处理常见任务的总结。 NLP的四大任务如下： 序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。 序列标注一般可以分为两类： 命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。 举个NER和联合标注的例子。一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech. 其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。 1.1 BIO标注 解决联合标注问题最简单的方法，就是将其转化为原始标注问题。标准做法就是使用BIO标注。 BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。 比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为： 因此可以将一段话划分为如下结果： 我们可以进一步将BIO应用到NER中，来定义所有的命名实体（人名、组织名、地点、时间等），那么我们会有许多 B 和 I 的类别，如 B-PERS、I-PERS、B-ORG、I-ORG等。然后可以得到以下结果： [图片上传失败...(image-b1cfb3-1609330627120)] 1.2 序列标注常用模型 选择双向LSTM的原因是：当前词的tag和前后文都有关。 1.3 序列标注具体任务 （1）分词 （2）词性标注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging) （3）命名实体标注（name entity recognition, NER） 2.1 分类的具体任务 （1）文本分类、情感分类 3.1 具体任务 （1）句法分析、蕴含关系判断（entailment） 这类任务一般直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术。 4.1 具体任务 （1）机器翻译（Machine Translation，MT） Encoder-Decoder的最经典应用，事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的。 （2）文本摘要、总结（Text summarization/Simplication） 输入是一段文本序列，输出是这段文本序列的摘要序列。 （3）阅读理解（Reading Comprehension） 将输入的文章和问题分别编码，再对其进行解码得到问题的答案。 （4）语音识别 输入是语音信号序列，输出是文字序列。 （5）对话系统（Dialogue Systerm） 输入的是一句话，输出是对这句话的回答。 （6）问答系统（Question-Answering Systerm） 针对用户提出的问题，系统给出相应的答案。 （7）自动文章分级（Automatic Essay Grading） 给定一篇文章，对文章的质量进行打分或分级。 1. 词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作 2. 句子分析（Sentence Analysis）：对自然语言进行句子层面的分析，包括句法分析和其他句子级别的分析任务 3. 语义分析（Semantic Analysis）：对给定文本进行分析和理解，形成能勾够表达语义的形式化表示或分布式表示 4. 信息抽取（Information Extraction）：从无结构文本中抽取结构化的信息 5. 顶层任务（High-level Tasks）：直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术 【1】序列标注中的BIO标注介绍，地址： https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/79716212 【2】 http://nlpers.blogspot.com.au/2006/11/getting-started-in-sequence-labeling.html 【3】NLP 四大任务，地址： https://www.dazhuanlan.com/2019/08/21/5d5ca1e2826b9/ 【4】NLP基本任务，地址： https://blog.csdn.net/lz_peter/article/details/81588430 【5】微信研究员解析深度学习在NLP中的发展和应用，地址： https://edu.csdn.net/course/play/8673 【6】从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 - 张俊林的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699

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NLP就是通过自己的语言，传递给别人，影响别人的神经，从而影响别人的行为的程序。把这种程序的规律找出来后，成为一种学问，就叫做神经语言程序学。

简单的来说：就是通过自己的语言，传递给别人，影响别人的神经，从而影响别人的行为的程序。把这种程序的规律找出来后，成为一种学问，就叫做神经语言程序学，简称NLP。

1、NLP是神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming）的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。故此，NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问。也因此，NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”。 2、最初的约翰·格林德（John Thomas Grinder）和理查·班德勒（Richard Wayne Bandler）虽然不是正式的心理学家，但对成功人士、心理学、语言和计算机程序有着浓厚兴趣，借鉴了一些催眠和心理学的理论，发展出“场域”、“能量”、“心法”的层面。NLP在发展道路上不断吸取逻辑学、心理学、哲学等其他学科的观点并整合成自身的学术论点，这种包容的结合给了NLP作为一个学术的逻辑体系。 3、格林德是世界最负盛名的语言学家之一，班德勒是一位数学家、完形心理学家和电脑专家。

NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。

nlp算法是自然语言处理。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。nlp算法发展：在一般情况下，用户可能不熟悉机器语言，所以自然语言处理技术可以帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。这些年，NLP研究取得了长足的进步，逐渐发展成为一门独立的学科，从自然语言的角度出发，NLP基本可以分为两个部分：自然语言处理以及自然语言生成，演化为理解和生成文本的任务。

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自然语言处理与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研究能有效地实现让计算机分析和处理自然语言的技术，特别是利用计算机的能力来高效地处理大规模的文本。

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NLP是神经语言程序学的英文缩写。在香港，也意译为身心语法程序学。N(Neuro)指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L(Linguistic)是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P(Programming)是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。 NLP是神经语言程序学的英文缩写。在香港，也意译为身心语法程序学。N(Neuro)指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L(Linguistic)是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P(Programming)是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。 N(Neuro)指神经系统，意译为身心。指我们比较稳定的身心素质，结构及比较逸动的身心状态。 L(Linguistic)是指语言，指我们沟通中所用的字眼、短句和音调及一切身体动作;还有内心的对话，想象也属语言。 你说儿子说："这是面包!"--这是语言。口语语言。 你对属下做了一个胜利的手势。--这是语言。肢体语言。 你在心里想象明天就可以去郊外玩了。--这是语言。视觉语言。 你扁了一个可恶的人。--这是语言。肢体语言：拳头在说话。 语言是你与自己及外界沟通的各种方式。 P(Programming)是程序。在前面，我们谈到身心与语言。我们就是通过语言来影响自己与他人的身心。同样，他人也通过语言来影响我们。这个影响的过程，NLP称之为程序。 你打开门，走过去，拿起一瓶雪碧一饮而尽，说一声：好喝。--这就是一个程序。也可以说是一个过程。 你早上下床，刷牙，洗脸，上班。--这是一个程序。 上街，邻居对你微笑，你也对他微笑。--这是一个程序。 每个人都有自己的许多程序。也就是习惯。拥有不同的程序，也使我们拥有不同的人生。 NLP研究的是就是我们的语言对身心起作用的程序。它的创造人，找到一些卓越的人，研究他们有一些怎样的程序。把它总结起来，然后就可以教给其它人。其它人可要吸收这些程序，那么他也可以获致类似的效果。 NLP的研究对象 NLP相信成功是可以复制的，它的研究对象就是成功者成功的"程序"。 NLP的目的 NLP的目的在于复制成功。即将成功者获致成果的程序总结出来，精炼成一套明白可行的技术，让一般人可依之而行与获致同样卓越的成就。

NLP超级领导力NLP(Neuro-LinguisticProgramming)身心语言程式学是一门综合身、心、语言相互关系的实用心理学，透过观察行为模式和语言表达，了解人的思想，也是研究人类超然成就的学科。『Neuro』神经是指我们大脑神经的能力，包括视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等五官的潜意识感觉及意识层面的分析推理能力；『Linguistic』语言是指我们所有语言及非语言的沟通方法；『Programming』程序是指我们习惯的思维及行为模式，透过一系列的技巧，像计算机一样可以更新软件，转化行为、语言、思考方法，经过有计划和策略性的锻炼，智能的行为是绝对可以复制的。复制卓越，为自己创造不平凡的成就。由于NLP不断创造了卓越效果，现已被广泛应用到社会各个阶层，特别是提升商务、领导、销售、管理、人才培训、教育、辅导以及心理治疗效益上。在现今全球经济和社会制度转型的情况下，我们必须学习新的技巧来增强自己在逆境中的竞争力。简单来说，NLP是一门通过改变自己来达到改变整个世界的实用心理学和方法论，也是研究人类超然成就的学科。人们都知道成功需要自信、恒心、毅力和良好的人际关系，但如何才能做到这些，NLP课程的独特之处就在于它告诉我们一套具有高度可操作性并行之有效的方法。为什么要学NLP？开发无限的潜能，规划美好未来；提升演说技巧；赢得卓越人际关系：通晓人的反应机理，明辨行动背后动机；获得最有效的沟通方式：摆脱有口难开、欲辩难明的窘境；洞悉内心运行机制，重新调整行为模式，有效达成最终目标；高效接受世界信息，熟练处理有用资源，准确把握无限的机会；真正获得幸福的家庭生活，驾驭最佳的亲子教育方法；重塑或加强自信、平抚心灵创伤、舒缓沉重压力、消除不良习惯、美化个人仪态；消除不良情绪，拥有开怀人生，我们需要来自内心的灿烂笑容。适合对象；提升个人素质及追求卓越的人士；希望增强效率和竞争力的人士；企业总裁及行政人员；从事市场推广和销售业人士；教师和教育工作者；医疗和卫生界从业人士；各行各业主管及专业人士。领导力训练是一个人要走上人上人的必经之路。没有领导力你就永远没有办法掌控你的人生。这是一个现代大学生梦寐以求的课程。是让我们的打开成功人生大门的一把金钥匙。高级回应术是NLP技巧中最有效最实用的沟通技巧，让你成为众人瞩目的领袖。通过高级回应术的练习可以让你成为一个游刃有余的演讲大师。通过训练你可以成为有影响力的人。同时具有很强的亲和力。学习NLP高级技巧---后设模式、激励策略、思维方法等。这样的课程沈阳的润才教育有：咨询电话：024－88828581润才总部地址：沈阳市和平区十三纬路云集街10甲（十三纬路格林大厦北走100米）

nlp解压技术指N，人脑神经L，语言P，方程式是一种从心理学治疗发展过来的心理学。NLP解压技术方程式是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。 自然语言处理又叫做自然语言理解。nlp方程式。是一种从心理学治疗发展过来的心理学，现在广泛运用于商业领域，尤其是营销领域。NLP主要是研究人脑的科学。现在广泛运用于商业领域，尤其是营销领域。NLP主要是研究人脑的科学。NLP技巧NLP的两种解压方法1、深呼吸法呼吸必须均匀，没有高低快慢，要缓慢绵长一致，特别是呼气时，注意保持恒一的速度。呼气的时间应比吸气长，并且尝试每次呼气都比上一次再长一点。呼气时把注意力放在双肩上，你会觉得双肩在呼气时很放松，而且每次呼气时都会更加放松一点。数分钟之内就能令情绪平静下来。如果不行，继续深呼吸，直到情绪平静下来。2、抽离法每当恶劣情绪上升，心中想要平复时，想象自己在空中往下看现场，看到自己和现场所有的人，就像从飞机上看现场，正在拍摄录像，有自己在内。只要在这个景象里看到有一个自己的形象，情绪很快就会快速地下降。看到的自己形象，无需容貌清楚，只要一个人形，知道这个人形是自己就可以。这个方法最好预先练习，数次便可掌握。要想效果更好，想象飞机上升，光线变暗，如此，看到的景象在缩小和变暗。

#NLP简介:NLP是目前世界上最实用有效的一门心理行为科学。NLP全名是Neuro Linguistic Programming，中文译为【神经语言程序学】。有人评价它：纳米技术是物理学的一次飞跃，而NLP则是人类心理学的一场革命。互联网改变了人类的生活方式、NLP则改变了人类的思维方式。NLP是一个引领人走向正面、阳光、积极、和谐的学问；是一套塑造新生活的首选法门；是一种老百姓自己的实用心理学；NLP为Neuro-Linguistic Programming的缩写，三个单词分别代表以下的意思：@Neuro(脑神经)，意为【身心】，指的是我们的头脑和身体经由我们的脑神经系统联结在一起。我们的脑神经系统控制我们的感觉器官去维持与世界的联系。@lnpJistic(语法)，指的是我们运用语言与别人作出相互影响，经由姿势、手势、习惯等无声语言显示我们的思考模式、信念及内心种种状态。我们的头脑与身体之间的联系机制所用的语言模式。@Programming(程式)，借用计算机科学语言指出我们的意念、感觉和行为只不过是习惯性的程式，可以经由提升我们"思想”的软件而将以改善。凭借改善我们思想和行为的重复程序，便能在行动中取得更满意的效果。NLP研究我们思想、情绪、行为背后的规律，为我们提供一套如何表现卓越，如何追求成功、快乐、幸福人生的思维框架与实用技术。NLP是一门研究人的主观世界的学科，研究我们如何创造出我们独特的内心世界。NLP从破解卓越人士的语言及思维模式入手，独创性地将他们的思维模式进行解码后，发现了人类思想、情绪和行为背后的规律，并将其归纳为一套可复制，可模仿的程序。语言是思维的载体，NLP从语言入手，革命性地将意识与潜意识的研究带到一个全新的高度，更难能可贵的是，它不是一套学者们用来清谈的理论，而是可推及到现实生活各个层面的方法论。它被誉为现代心理学最具学科综合性，最具神奇效力，也是最具发展前景的应用成果。有人说NLP是成功学，正确的解释是，成功学只是它的冰山一角，它背后有着更深刻的脑神经学及心理学基础。NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(Richard Bandler)和约翰·葛瑞德(John Grinder)完成的基础理论。这两个美国人由于不满于传统心理学的治疗过程冗长，效果反复不定，因而集各家所长，加上他们独到创见，在美国加州大学经过三年的实践，奠定了NLP的基础。#NLP12条基本假设:1.没有两个人是一样的。 No two persons are the same.2.一个人不能控制另外一个人。 One person cannot change another person.3.有效果比有道理更重要。 Usefulness is more important.4.只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界。 The map is not territory.5.沟通的意义决定于对方的回应。 The meaning of communication is the response one gets.6.重复旧的做法，只会得到旧的结果。 Repeating the same behavior will repeat the same result.7.凡事必有至少三个解决方法 There are at least three solutions to every situation.8.每一个人都选择给自己最佳利益的行为。 Every one chooses the best behavior at the moment.9.每个人都已经具备使自己成功快乐的资源。 Every one already possesses all the resources needed.10.在任何一个系统里，最灵活的部分便是最能影响大局的部分。 In any system,the most flexible person has the control.11.没有挫败，只有反馈信息。 There is no failure,only feedback.12.动机和情绪总不会错，只是行为没有效果而已。 Intentions and emotions are never wrong,only the behavior has not been effective.

NLP Neuro-Linguistic Programming ****** NLP Natural Language Processing ***** NLP Nonlinear Programming ***** NLP Natural Law Party **** NLP National Liberal Party (Bermuda) **** NLP Nelspruit, South Africa (Airport Code) **** NLP No Light Perception **** NLP National Landcare Program **** NLP Non-Linear Processor *** NLP Normal Link Pulse *** NLP No-Limit-Person (motivational philosophy) *** NLP New Labour Party (South Africa) *** NLP Northern Lower Peninsula (Michigan, USA) *** NLP Network-Layer Packet *** NLP Nationalliberale Partei (German: National Liberal Party; Germany) ** NLP National Language Processing ** NLP Name Lookup Protocol ** NLP Nationwide Loan Processing ** NLP National Libertarian Party ** NLP Notice Letter Printing ** NLP National-Level Telecommunications Program ** NLP National Lightning Protection * NLP Next Logical Purchase]

会影响人精神分裂人格分裂严重影响人的身健康重则危害社会

心理学nlp：NLP是神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming）的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。故此，NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问。也因此，NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”。

nlp就是神经语言学，没上过的人说那没用，只有上过的人才能体会到它的效果，

神经语言程式学，其实是国学的一小块，被国外结合实际充分利用。具有很大的实战意义。国人可悲啊。

nlp（神经语言程序学）

nonlinear programming 具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支。非线性规划研究一个 n元实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题，且目标函数和约束条件至少有一个是未知量的非线性函数。目标函数和约束条件都是线性函数的情形则属于线性规划

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“nlp”是分两种课程，第一种是神经语言程序学，第二种是人工智能（AI）的一个子领域，属于计算机科学技术和语言学的交叉学科。（1）NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L (Linguistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。故此，NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问。（2）NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”。最初的约翰·格林德和理查德·班德勒虽然不是正式的心理学家，但对成功人士、心理学、语言和计算机程序有着浓厚兴趣，借鉴了一些催眠和心理学的理论，发展出“场域”、“能量”、“心法”的层面。NLP在发展道路上不断吸取逻辑学、心理学、哲学等其他学科的观点并整合成自身的学术论点，这种包容的结合给了NLP作为一个学术的逻辑体系。

心理学nlp意思如下：NLP是三个英文字母的缩写，分别是N是neuro神经，L是linguistic语言，P是programming程式，意思译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”；NLP是心理学的概念，其技术是一门综合性的学问，它本身就综合了催眠治疗，完型治疗，萨提亚家庭治疗等学问，同时创出了这三者都不具备的独特性；一般用于树立自信，压力疏导，有效沟通，消除创伤，增进家庭以及通过心理调节达到减肥等目标，在一些国家甚至运用于间谍培训，同时，NLP也被公认为最有效提升个人和公司竞争力的学问之一。New Code NLP是一套原理、信念和技术，其核心为心理学、神经学、语言学与人类感知，安排组织以使之成为系统化模式，并建立主观现实的人类行为，被认为属于实用心理学与行动策略的一种。被广泛应用于教育、儿童成长、个人发展、人际关系及沟通、心理治疗、商业管理等范畴的实用技术。由于NLP不断创造了卓越效果，现已被广泛应用到社会各个阶层，特别是提升商务、领导、销售、管理、人才培训、教育、辅导以及心理治疗效益上。在现今全球经济和社会制度转型的情况下，我们必须学习新的技巧来增强自己在逆境中的竞争力。简单来说，NLP是一门通过改变自己来达到改变整个世界的实用心理学和方法论，也是研究人类超然成就的学科。人们都知道成功需要自信、恒心、毅力和良好的人际关系，但如何才能做到这些，NLP课程的独特之处就在于它告诉我们一套具有高度可操作性并行之有效的方法。

NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。扩展资料：理论上，NLP是一种很吸引人的人机交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU，当它们处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话时，工作得相当好。这使得研究员们对此系统相当乐观，然而，当把这个系统拓展到充满了现实世界的含糊与不确定性的环境中时，他们很快丧失了信心。由于理解（understanding）自然语言，需要关于外在世界的广泛知识以及运用这些知识的能力，自然语言认知，同时也被视为一个人工智能完备（AI-complete）的问题。同时，在自然语言处理中，"理解"的定义也变成一个主要的问题。有关理解定义问题的研究已经引发关注。参考资料来源：百度百科-nlp （自然语言处理（AI分支））

NLP 英[u02ccen el u02c8pi:] 美[u02ccenel"pi:] [词典] 正常光觉；正常黄体期；正常光感；结节性液化性脂膜炎; [例句]Basically there are two NLP methods-Rule Based Method and Statistic Based Method.自然语言处理有基于规则和基于语料库统计两种方法。

nlp是自然语言处理，它的全称是natural language processing。它是人工智能AI的一个子领域统计，自然语言处理，应用推测学几率统计的方法来解决上诉的问题最主要的就是处理一些同样在人工智能下与学习行为的相关领域，包括处理一些高难度模糊句子所采用的歧视方法。

你老婆。

　　1、NLP是神经语言程序学（Neuro-LinguisticProgramming）的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。故此，NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问。也因此，NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”。 　　2、最初的约翰·格林德和理查德·班德勒虽然不是正式的心理学家，但对成功人士、心理学、语言和计算机程序有着浓厚兴趣，借鉴了一些催眠和心理学的理论，发展出“场域”、“能量”、“心法”的层面。NLP在发展道路上不断吸取逻辑学、心理学、哲学等其他学科的观点并整合成自身的学术论点，这种包容的结合给了NLP作为一个学术的逻辑体系。

句法分析的基本任务是确定句子的 语法结构 或句子中 词汇之间的依存关系 。句法分析不是一个自然语言处理任务的最终目标，但它往往是实现最终目标的关键环节。 句法分析分为 句法结构分析 和 依存关系分析 两种。以获取整个句子的句法结构为目的的称为 完全句法分析 ，而以获得局部成分为目的的语法分析称为 局部分析 ，依存关系分析简称 依存分析 。 一般而言，句法分析的任务有三个： 判断输出的字符串是否属于某种语言 消除输入句子中词法和结构等方面的歧义 分析输入句子的内部结构，如成分构成、上下文关系等。 第二三个任务一般是句法分析的主要任务。 一般来说，构造一个句法分析器需要考虑两部分工作：一部分是语法的形式化表示和词条信息描述问题，形式化的语法规则构成了规则库，词条信息等由词典或同义词表等提供，规则库与词典或同义词表构成了句法分析的知识库；另一部分就是基于知识库的解析算法了。 语法形式化属于句法理论研究的范畴，目前在自然语言处理中广泛使用的是上下文无关文法（CFG）和基于约束的文法，后者又称合一文法。 简单的讲，句法结构分析方法可以分为基于规则的分析方法和基于统计的分析方法两大类。 基于规则的句法结构分析方法的基本思路是，由人工组织语法规则，建立语法知识库，通过条件约束和检查来实现句法结构歧义的消除。 根据句法分析树形成方向的区别，人们通常将这些方法划分为三种类型：自顶向下的分析方法，自底向上的分析方法和两者相结合的分析方法。自顶向下分析算法实现的是规则推导的过程，分析树从根结点开始不断生长，最后形成分析句子的叶结点。而自底向上分析算法的实现过程恰好想法，它是从句子符号串开始，执行不断规约的过程，最后形成根节点。 基于规则的语法结构分析可以利用手工编写的规则分析出输入句子所有可能的句法结构；对于特定领域和目的，利用有针对性的规则能够较好的处理句子中的部分歧义和一些超语法（extra-grammatical）现象。 但对于一个中等长度的输入句子来说，要利用大覆盖度的语法规则分析出所有可能的句子结构是非常困难的，而且就算分析出来了，也难以实现有效的消歧，并选择出最有可能的分析结果；手工编写的规则带有一定的主观性，还需要考虑到泛化，在面对复杂语境时正确率难以保证；手工编写规则本身就是一件大工作量的复杂劳动，而且编写的规则领域有密切的相关性，不利于句法分析系统向其他领域移植。 基于规则的句法分析算法能够成功的处理程序设计语言的编译，而对于自然语言的处理却始终难以摆脱困境，是因为程序设计语言中使用的知识严格限制的上下文无关文法的子类，但自然语言处理系统中所使用的形式化描述方法远远超过了上下文无关文法的表达能力；而且人们在使用程序设计语言的时候，一切表达方式都必须服从机器的要求，是一个人服从机器的过程，这个过程是从语言的无限集到有限集的映射过程，而在自然语言处理中则恰恰相反，自然语言处理实现的是机器追踪和服从人的语言，从语言的有限集到无限集推演的过程。 完全语法分析 基于PCFG的基本分析方法 基于概率上下文无关文法的短语结构分析方法，可以说是目前最成功的语法驱动的统计句法分析方法，可以认为是规则方法与统计方法的结合。 PCFG是CFG的扩展，举个例子： PCFG 当然，同一个符号不同生成式的概率之和为1。NP是名词短语、VP是动词短语、PP是介词短语。 基于PCFG的句法分析模型，满足以下三个条件： 位置不变性：子树的概率不依赖于该子树所管辖的单词在句子中的位置 上下文无关性：子树的概率不依赖于子树控制范围以外的单词 祖先无关性：子树的概率不依赖于推导出子树的祖先节点 根据上述文法，『He met Jenny with flowers』有两种可能的语法结构： 而且我们可以通过将树中的所有概率相乘，得到两棵子树的整体概率，从中选择概率更大的子树作为最佳结构。 与HMM类似，PCFG也有三个基本问题： 给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何快速计算概率P(W|G) 给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何选择该句子的最佳结构？即选择句法结构树t使其具有最大概率 给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大 首先是第一个问题，HMM中我们用的是前向算法和后向算法来计算观察序列O概率，相似的，这里我们用的是内向算法和外向算法来计算P(W|G) 。 首先我们定义内向变量αij(A)，与前向变量相似但又有不同，αij(A)即非终结符A推导出W中字串wiw(i+1)…wj的概率。那P(W|G)自然就等于α1n(S)了，S是起始符号，计算的就是由起始符号S推导出整个句子W=w1w2…wn的概率。 所以只要有αij(A)的递归公式就能计算出P(W|G)，递归公式如下： 根据定义，αii(A)自然就等同于符号A输出wi的概率；而αij(A)的计算思路是，这个子串wiw(i+1)…wj可以被切成两部分处理，前一部分wiw(i+1)…wk由非终结符号B生成，后一部分wkw(k+1)…wj由非终结符号C生成，而BC由A生成。这样将概率依次相乘，即可将一个大问题划分为两个小问题处理，两个小问题又可以进一步划分直到不能划分为止，然后递归回来得到结果。 这里给一张内向变量计算方法示意图： 这个问题也可以用外向算法来解决。 首先定义外向变量，βij(A)是，初始符号S在推导出语句W=w1w2…wn的过程中，产生符号串w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn的概率（隐含着A会生成wiw(i+1)…wj）。也就是说βij(A)是S推导出除了以A节点为根节点的子树以外的其他部分的概率。 《统计自然语言处理（第二版）》这本书里讲错了，这里我给出我自己的理解，书里给的算法步骤如下： 很明显的错误，初始化都把结果初始化了，那这个算法还算什么，直接等于1就完了呗。 这是作者对外向变量定义理解模糊的问题，上面给了外向变量的定义，里面有一句话『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』，那问题在于，A会生成wiw(i+1)…wj，这到底算是条件还是推论。 看这个算法的初始化的意思，说β1n(A)，在A=S的时候，为1，不等于S为0，意思是什么？意思就是『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是条件，β1n(S)已经隐含了S生成W＝w1w2…wn了，所谓的w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn也就不存在了，只剩下一个S->S了，所以概率自然为1。 但是在第三步这个地方，作者理解成什么意思了呢？作者又把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当成推论了，认为在β1n(S)，里S会生成W＝w1w2…wn是推论，那真是就正好了，要求的结果就是S生成W＝w1w2…wn，这不就结束了吗，结果就导致了这个算法第一步初始化都把结果初始化了。 那我的理解是什么呢，通过这个公式计算出来的β1n(S)，确实是正确的，意义实际上也是包含了『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是推论，但是右侧式子里由于不断递归而产生的β1n(S)，是把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当条件的，所以计算上没有问题。 我倾向于为第三步中的β1n(S)加一个星号，以表明意义的不同。 书中还给了个外向变量的计算方法示意图，我觉得也是莫名其妙： 他说βij(A)是这两种情况的概率和，这我们知道j比i大，那这图里这个k既比i小又比j大，这不是搞笑吗。只能说图上这俩C就不是一个C，k也不是一个k。 那我为什么会理解成一个呢，除了字母相同，他前面还这么讲『必定运用了形如B->AC或者B->CA的规则』、『运用B->AC或者B->CA两种规则的情况』，这明显就是给人以顺序交换的误解。 另外，还在内向变量的使用上前后不一，可以说这本书里对外向算法的讲解是非常失败的。而且对外向算法的计算仍然需要用到内向算法的递归，那真的直接用内向算法就好了，外向算法还要多定义变量。 然后是第二个问题，选择句子的最佳结构，也即给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G， 选定拥有最大概率的语法结构树。这一问题与HMM中类似，仍然采用动态规划的思想去解决。最后利用CYK算法去生成拥有最大概率的语法结构树。 第三个问题是给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大，与HMM相对的，PCFG这里采用的算法名叫内外向算法。与前后向算法相同，也属于一种EM算法，其基本思想是，首先给G的产生式随机地赋予一个概率值（满足归一化条件），得到文法G0，然后根据G0和训练数据，可以计算出每条规则使用次数的期望值，用期望值进行最大似然估计，得到语法G的新参数值，新的语法记作G1，然后循环执行该过程，G的参数概率将收敛于最大似然估计值。 PCFG只是一种特殊的上下文无关文法模型，根据PCFG的模型和句子，具体去对句子做语法分析，生成语法结构树，靠的是还是CYK算法。CYK算法是一个用来判定任意给定的字符串W是否属于一个上下文无关文法的算法。 基于PCFG的句法分析模型存在有许多问题，比如因为PCFG没有对词汇进行建模，所以存在对词汇信息不敏感的问题。因此人们提出了词汇化的短语结构分析器，有效的提升了基于PCFG的句法分析器的能力。 而且，我们上面也提到了PCFG的三个独立性假设，这也导致了规则之间缺乏结构依赖关系（就像HMM的三个假设也不完全合理一样），而在自然语言中，生成每个非终结符的概率往往是与其上下文结构有关系的，所以有人提出了一种细化非终结符的方法，为每个非终结符标注上其父节点的句法标记信息。 D. Klein提出了带有隐含标记的上下文无关文法（PCFG with latent annotations，PCFG-LA），使得非终结符的细化过程可以自动进行，并且在使用EM算法优化时，为避免到达局部最优，对其进行了改进，提出了一种层次化的『分裂-合并』策略，以期获取一个准确并且紧凑的PCFG-LA模型。基于PCFG-LA的Berkeley Parser作为非词汇化句法分析器的代表，无论是性能表现还是运行速度，都是目前开源的短语结构分析器中最好的。其语法树如下图： 普通句法树与PCFG-LA句法树对照实例 这个x就是隐含标记，xi的取值范围一般是人为设定的，一般取1~16之间的整数。而且PCFG-LA也类似于HMM模型，原始非终结符对应HMM模型中的观察输出，而隐含标记对应HMM模型中的隐含状态。 浅层语法分析（局部语法分析） 由于完全语法分析要确定句子所包含的全部句法信息，并确定句子中各成分之间的关系，这是一项十分苦难的任务。到目前为止，句法分析器的各方面都难以达到令人满意的程度，为了降低问题的复杂度，同时获得一定的句法结构信息，浅层句法分析应运而生。 浅层语法分析只要求识别句子中的某些结构相对简单的独立成为，例如非递归的名词短语、动词短语等，这些被识别出来的结构通常称为语块（chunk）。 浅层句法分析将句法分析分解为两个主要子任务，一个是语块的识别和分析，另一个是语块之间的依附关系分析。其中，语块的识别和分析是主要任务。在某种程度上说，浅层句法分析使句法分析的任务得到了简化，同时也有利于句法分析系统在大规模真实文本处理系统中迅速得到应用。 基本名词短语（base NP）是语块中的一个重要类别，它指的是简单的、非嵌套的名词短语，不含有其他子项短语，并且base NP之间结构上是独立的。示例如下： base NP识别就是从句子中识别出所有的base NP，根据这种理解，一个句子中的成分和简单的分为baseNP和非base NP两类，那么base NP识别就成了一个分类问题。 base NP的表示方法有两种，一种是括号分隔法，一种是IOB标注法。括号分隔法就是将base NP用方括号界定边界，内部的是base NP，外部的不属于base NP。IOB标注法中，字母B表示base NP的开端，I表示当前词语在base NP内，O表示词语位于base NP之外。 基于SVM的base NP识别方法 由于base NP识别是多值分类问题，而基础SVM算法解决的是二值分类问题，所以一般可以采用配对策略（pairwise method）和一比其余策略（one vs. other method）。 SVM一般要从上下文的词、词性、base NP标志中提取特征来完成判断。一般使用的词语窗口的长度为5（当前词及其前后各两个词）时识别的效果最好。 基于WINNOW的base NP识别方法 WINNOW是解决二分问题的错误驱动的机器学习方法，该方法能从大量不相关的特征中快速学习。 WINNOW的稀疏网络（SNoW）学习结构是一种多类分类器，专门用于处理特征识别领域的大规模学习任务。WINNOW算法具有处理高维度独立特征空间的能力，而在自然语言处理中的特征向量恰好具有这种特点，因此WINNOW算法也常用于词性标注、拼写错误检查和文本分类等等。 简单WINNOW的基本思想是，已知特征向量和参数向量和实数阈值θ，先将参数向量均初始化为1，将训练样本代入，求特征向量和参数向量的内积，将其与θ比较，如果大于θ，则判定为正例，小于θ则判定为反例，将结果与正确答案作比较，依据结果来改变权值。 如果将正例估计成了反例，那么对于原来值为1的x，把它的权值扩大。如果将反例估计成了正例，那么对于原来值为1的x，把它的权值缩小。然后重新估计重新更改权重，直到训练完成。 这其实让我想到了LR算法，因为LR算法也是特征向量与参数向量的内积，最后将其送到Sigmoid函数中去拿到判定结果，然后大于0.5的为正例，小于0.5的为反例，实际上只要反过来，Sigmod函数输出0.5时候的输入就是WINNOW算法里的那个实数阈值θ。但是区别在于WINNOW算法只判定大小，不判定概率，而LR利用Sigmoid函数给出了概率。LR利用这给出的概率，通过使训练集的生成概率最大化来调整参数，而WINNOW则是直接朴素的错误情况来增大或缩小相关参数。目测LR因为使用了梯度下降，它的收敛速度要快于WINNOW，而WINNOW的优势则在于可以处理大量特征。 基于CRF的base NP识别方法 基于CRF的base NP识别方法拥有与SVM方法几乎一样的效果，优于基于WINNOW的识别方法、基于MEMM的识别方法和感知机方法，而且基于CRF的base NP识别方法在运行速度上较其他方法具有明显优势。 依存语法理论 在自然语言处理中，我们有时不需要或者不仅仅需要整个句子的短语结构树，而且要知道句子中 词与词之间的依存关系 。用词与词之间的依存关系来描述语言结构的框架成为依存语法，又称从属关系语法。利用依存语法进行句法分析也是自然语言理解的重要手段之一。 有人认为，一切结构语法现象可以概括为关联、组合和转位这三大核心。句法关联建立起词与词之间的从属关系，这种从属关系由 支配词 和 从属词 联结而成， 谓语中的动词是句子的中心并支配别的成分，它本身不受其他任何成分支配 。 依存语法的本质是一种结构语法，它主要研究以谓词为中心而构句时由深层语义结构映现为表层语法结构的状况及条件，谓词与体词之间的同现关系，并据此划分谓词的词类。 常用的依存于法结构图示有三种： 计算机语言学家J. Robinson提出了依存语法的四条公理： 一个句子只有一个独立的成分 句子的其他成分都从属于某一成分 任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的成分 如果成分A直接从属于成分B，而成分C在句子中位于A和B之间，那么，成分C或者属于成分A，或者从属于B，或者从属于A和B之间的某一成分。 这四条公理相当于对依存图和依存树的形式约束：单一父节点、连通、无环和可投射，由此来保证句子的依存分析结果是一棵有根的树结构。 这里提一下可投射，如果单词之间的依存弧画出来没有任何的交叉，就是可投射的（参考上面的两个有向图）。 为了便于理解，我国学者提出了依存结构树应满足的5个条件： 单纯结点条件：只有终结点，没有非终结点 单一父结点条件：除根节点没有父结点外，所有的结点都只有一个父结点 独根结点条件：一个依存树只能有一个根结点，它支配其他结点 非交条件：依存树的树枝不能彼此相交 互斥条件：从上到下的支配关系和从左到右的前于关系之间是相互排斥的，如果两个结点之间存在着支配关系，它们就不能存在于前于关系 这五个条件是有交集的，但它们完全从依存表达的空间结构出发，比四条公理更直观更实用。 Gaifman 1965年给出了依存语法的形式化表示，证明了依存语法与上下文无关文法没有什么不同.. 类似于上下文无关文法的语言形式对被分析的语言的投射性进行了限制，很难直接处理包含非投射现象的自由语序的语言。20世纪90年代发展起来了约束语法和相应的基于约束满足的依存分析方法，可以处理此类非投射性语言问题。 基于约束满足的分析方法建立在约束依存语法之上，将依存句法分析看做可以用约束满足问题来描述的有限构造问题。 约束依存语法用一系列形式化、描述性的约束将不符合约束的依存分析去掉，直到留下一棵合法的依存树。 生成式依存分析方法、判别式依存分析方法和确定性依存分析方法是数据驱动的统计依存分析中具有代表性的三种方法。 生成性依存分析方法 生成式依存分析方法采用联合概率模型生成一系列依存语法树并赋予其概率分值，然后采用相关算法找到概率打分最高的分析结果作为最后输出。 生成式依存分析模型使用起来比较方便，它的参数训练时只在训练集中寻找相关成分的计数，计算出先验概率。但是，生成式方法采用联合概率模型，再进行概率乘积分解时做了近似性假设和估计，而且，由于采用全局搜索，算法的复杂度较高，因此效率较低，但此类算法在准确率上有一定优势。但是类似于CYK算法的推理方法使得此类模型不易处理非投射性问题。 判别式依存分析方法 判别式依存分析方法采用条件概率模型，避开了联合概率模型所要求的独立性假设（考虑判别模型CRF舍弃了生成模型HMM的独立性假设），训练过程即寻找使目标函数（训练样本生成概率）最大的参数θ（类似Logistic回归和CRF）。 判别式方法不仅在推理时进行穷尽搜索，而且在训练算法上也具有全局最优性，需要在训练实例上重复句法分析过程来迭代参数，训练过程也是推理过程，训练和分析的时间复杂度一致。 确定性依存方法 确定性依存分析方法以特定的方向逐次取一个待分析的词，为每次输入的词产生一个单一的分析结果，直至序列的最后一个词。 这类算法在每一步的分析中都要根据当前分析状态做出决策（如判断其是否与前一个词发生依存关系），因此，这种方法又称决策式分析方法。 通过一个确定的分析动作序列来得到一个唯一的句法表达，即依存图（有时可能会有回溯和修补），这是确定性句法分析方法的基本思想。 短语结构与依存结构之间的关系 短语结构树可以被一一对应地转换成依存关系树，反之则不然。因为一棵依存关系树可能会对应多棵短语结构树。

自然语言处理 natural language processing。

the task of converting a raw text file, essentially a sequence of digital bits, into a well-defined sequence of linguistically meaningful units. 文本预处理是NLP中的基本步骤，在这一步骤中，主要完成字符、单词、句子的识别任务。文本预处理又可以分成两个阶段，document triage 和 text segmentation。 Document Triage 将文件转化成定义明确的文本。它包含以下三个步骤： u2002Step 1: 字符编码识别（character encoding identification） u2002Step 2: 语言识别（language identification） u2002Step 3: 文本解剖（text sectioning）：识别文本的有用主体部分，去除无用元素，如图表、 链接、HTML标签等。 Text Segmentation 将文本转化为单词和句子。它包含以下几个部分。 u20021) word segmentation 也叫tokenization，即分词。 u20022) text normalization 文本规范化，比如将“Mr.”, “Mr”, "mister", "Mister"规范化成一种形式。 u20023) Sentence segmentation 即句子划分。 A basic task of lexical analysis is to relate morphological variants to their lemma that lies in a lemma dictionary bundled up with its invariant semantic and syntactic information. 词法分析的一个基本任务是基于词元词典（lemma dictionary）进行词形还原，例如{delivers, deliver, delivering, delivered}. 词性标注(part-of-speech tagging) 也是词法分析的一个重要应用，常将词性标注的结果作为后续句法分析的输入。 A basic techniques for grammar-driven natural language parsing, that is, analyzing a string of words (typically a sentence) to determine its structural description according to a formal grammar. 句法分析，一种语法驱动的句子解析，包含两个任务，phrase structure parsing 和 dependency parsing。 phrase structure parsing 旨在划分句子的结构化单元。 dependency parsing 旨在挖掘单词之间的语法依存关系。比如，主语、谓语等。 下图展示了两种任务之间的区别。 shallow syntactic parsing 分析句子成分，主谓宾等。 chunker 是一种基于依存句法分析的句子划分方法。 e.g. Santa Claus delivers toy to Child. 可以对此句做出如下的划分。 u2002 Action: delivers toy to Child u2002 Initiating Actor: Santa Claus u2002 Business Entity: toy u2002 Responding Actor: Child Poesio于 2000年在《 Handbook of Natural Language Processing》第一版中曾对语义分析给出了如下定义： The ultimate goal, for humans as well as natural language-processing (NLP) systems, is to understand the utterance—which, depending on the circumstances, may mean incorporating information provided by the utterance into one"s own knowledge base or, more in general performing some action in response to it. ‘Understanding" an utterance is a complex process, that depends on the results of parsing, as well as on lexical information, context, and commonsense reasoning. . . to be continued.........

如下图所示，Attention从数学角度来形容是一个变量Query到一系列Key-Value对的映射，从公式上描述是根据Query和Key计算Values的加权求和的机制。 attention计算主要分为三步: 第一步，是将Query和每个Key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等； 第二步，一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化； 最后，将权重和相应的键值Value进行加权求和得到最后的attention。 目前在NLP研究中，key和value常常都是同一个，即key=value。单纯的文字描述很难理解attention，以下从实际算法角度来理解。 接下来，我们以Seq2Seq中的attention作为例子，讲述attention在seq2seq的计算流程。 （1）什么是Seq2seq模型（常用语翻译的RNN模型） Seq2Seq又叫Encoder-Decoder模型，常见于机器翻译。下图是它的基本结构，以一个RNN作为编码器，获得句子的语义向量，以另外一个RNN作为解码器，进行翻译。如图中所展示，我们要翻译“知识就是力量。”这句话。Encoder是一个RNN，将要翻译的话转换成向量特征，输入到Decoder中。 （2）语义向量C 首先，先进行数学符号的描述。 （1）在Encoder编码器中，保留每一个RNN单元的隐藏状态（hidden state） （2）在Decoder解码器中，每个一个RNN单元的隐藏状态是由输入和上一步的隐藏状态决定的，假设第t步的隐藏状态记为 （下图中的START） 到这里其实attention的计算就结束了，得到的这个 就已经是decoder的第t时刻的注意力向量了(在后面的文章中，这也称作是上下文向量， context vector ，符号表示也可能是用 来表示的） 最后将注意力向量 ，以及decoder的t时刻的hidden state ，并联起来，然后做后续的步骤（比如,加个dense全连接层做标签预测之类的) （1）Soft-attention结构 Soft attention也就是上面Seq2Seq讲过的那种最常见的attention，是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是个概率分布，把attention变量（context vecor）用 表示，attention得分在经过了softmax过后的权值用 表示. 简单来说 （1）计算attention scores 通过 （2）获得attention distribution 通过 （3）计算 对应的上下文向量 了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 参考文献

Christoph manning，目前nlp领域公认首席专家

bert结构大体上可分为 输入 、 N层transformer的encoder 和 输出 三部分组成。 输入 由 token embedding 、 segment embedding 和 position embedding 三部分相加组成； N层transformer的encoder ，在bert_base中N=12，bert_large中N=24 输出 有 model.get_sequence_out() 和 model.get_pooling_out() 两种输出，其shape分别为[batch_size, seq_length, hidden_size]和[batch_size, hidden_size]。 model.get_sequence_out() 输出主要用于特征提取再处理的序列任务，而 model.get_pooling_out() 输出可直接接softmax进行分类（当然需要外加一层dense层将hidden_size转换为num_tag）。 bert适合于自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)类任务，如文本分类、信息抽取等； bert不适合于自然语言生成(Natural language Generation, NLG)类任务。 因为bert采用的是双向的语言模型，除了被mask的词语外，该词语前后的词语都可以看到。 而NLG任务的目标是在已知当前词与之前词语的情况下，预测出下一个词语，直至所有词语预测完成。

司法人员经常考虑使用rule-based和symbol-based方法解决任务，NLP研究者主要考虑data-driven和embedding方法。 在这篇文章中就主要讨论Legal AI的历史、现况、和未来的研究方向。 进行了一些试验来对现有的工作进行更有深度的分析，分析他们的优缺点，并揭示一些未来的研究方向。 可解释性强的symbolic models的效率不高，embedding-methods有更好的性能，但通常没有好的解释性，在一些道德相关的问题上有比较大的问题：经典性别和种族偏见。 我们总结了symbol-based methods和embedding-based方法共同面临的三个主要的挑战： 本文的研究贡献主要如下： 字和词嵌入很重要。 直接从司法案情描述中学习出专业词汇很困难。为了克服这种困难，可以同时捕捉 语法信息 和 司法知识 。 knowledge graph methods在司法领域很有前景，但是在实际使用之前，还是有两个主要的挑战： 这两种挑战让LegalAI通过embedding进行知识建模不平凡（non-trivial）。研究者在未来会尝试去克服这些困难。 预训练的语言模型（Pretrained language model，PLM）比如BERT，最近集中于很多NLP的领域。鉴于预训练模型的成功，在LegalAI中使用预训练模型是一个很合理很直接的选择。但是在司法文本中，这里还有一些不同，如果直接使用这些PLM会导致不好的性能。这些不同就来自于司法文本中所包含的术语和知识。为了解决这些问题，Zhong(2019)提出了一个中文司法文档的预训练模型，包括民事和（civil）刑事（criminal）案件的文档。针对司法领域设计的PLM给LegalAI任务提供了一个更有质量的baseline系统。我们在实验中对比不同的BERT模型应用于LegalAI任务。 对于在未来探索LegalAI中的PLM，研究者可以把目标放在整合knowledge进入PLM。整合knowledge进入预训练模型可以帮助推理司法概念之间。很多工作已经做了，去把general domain融入模型。 symbol-based methods也被叫做structured prediction methods。 符号化的司法知识包括：事件（events）和关系（relationship），这些可以提供可解释性。 深度学习方法可以用于提高symbol-based methods的性能。 信息提取（information extraction，IE）已经被广泛地在NLP中被研究。IE强调从文本中提取有价值的信息，一些技术比如：实体识别（entity recognition），关系提取（relation extraction），事件提取（event extraction）。 为了更好的使用司法文本，研究者尝试使用本体论（ontology）或者全球一致性（global consistency）在LegalAI的命名实体识别（named entity recognition）任务中。为了从司法文本中提取关系和事件，研究者尝试去使用不同的方法，包括：人工规则（hand-crafted rules），CRF（不知道这是啥），联合模型比如SVM，CNN，GRU，或者（scale-free identifier network）（不知道这是啥）。 现存的工作已经做出了很大努力去改善IE的效果，但我们需要跟多的注意力放在怎么好好利用这些提取出来的信息。这些提取出来的符号有司法基础（legal basis）而且可以对司法应用提供可解释性。所以我们不能只把目标定在方法的性能。在这里我们展示两个利用提取出的符号来提高LegalAI可解释性的例子： 在未来的工作中，我们需要更多注意，应用提取的信息在LegalAI任务中。这些信息的利用取决于特定任务的要求，而且这些信息可以提供更多的可解释性。 除了NLP中的共同的symbol，LegalAI有独有的symbol，称作legal elements。提取legal element专注于提取一些关键元素，比如：某个人是不是被杀了，或者某个东西是不是被偷了。这些元素是犯罪活动（crime）的基本组成元素，而且我们可以基于这些元素，直接给犯罪者定罪。利用这些元素，不仅可以给判决预测任务带来直接的监管信息，而且可以让模型的预测结果更加可解释。 从这个例子可以看出，提取元素可以决定判决结果。这些元素对于下游任务很有用。 为了更深度分析基于元素的symbol，Shu(2019)构造了用于提取元素的三个数据集：离婚纠纷，劳工纠纷，贷款纠纷。这些数据集需要我们检测相关元素是否被满足，并把这个任务规范化为一个多标签的分类任务。为了展示现存方法在element extraction上的性能，我们进行了一系列实验，如下表格所示。 我们实现了NLP中几个经典的encoding模型，为了检验elemetnt extraction。包括TextCNN，DPCNN，LSTM，BiDAF，BERT。我们用了两种不同的BERT预训练参数（原始BERT、用中文司法文档训练的BERT：BERT-MS）。从这个结果中可以看到，在广泛领域（general domain）上的预训练模型效果不如在特定领域（domain-specific）训练的预训练模型，这就是在LegalAI中推进PLM的必要性。paper的以下部分，我们就会使用在legal documents上预训练的BERT来达到一个更好的表现。 从目前的element extraction的结果来看，现存的方法已经达到了一个很好的性能，但是在相关的应用上仍然不够。这些元素可以被看作是预先定义好的legal knowledge并且帮助下游任务。怎么改善element extraction也是需要进一步研究。 介绍几个典型的应用： Legal Judgment Prediction Similar Case Matching Legal Question Answering Legal Judgment Prediction 和Similar Case Matching可以看作民事法律（Civil Law）和普通法系（Common Law System，英美法系，普通法系）判决的核心功能。Legal Question Answering可以给不懂法律的人提供咨询服务。因此探究这三个任务可以基本上涵盖LegalAI的大部分方面。 Legal Judgment Predction（LJP）在民事法律体系中很中国要。在民事法律体系中，判决结果是基于事实和法律条文。LJP主要关心怎么通过 事实描述 和民法中 相关条文 ，来预测判决结果。 下面将介绍LJP方面的研究进展，和未来的研究方向。 早期的工作包括：使用统计和数学方法在特定场景下分析司法案件。同时结合数学方法和司法规则让预测结果具有可解释性。 为了LJP的进展，Xiao(2018)提出了一个大规模的中文刑事判决预测数据集，C-LJP（c指chinese）。这个数据集包含2.68 million个司法文档，是一个LJP的有效的benchmark。C-LJP包含三个子任务：相关文章relevant articles，应用的指控applicable charges，刑期term of penalty。前两个可以被formalize为多标签分类任务，最后一个是回归任务。英文的LJP也有，但是规模比较小。 随着NLP发展，研究者开始考虑在LJP中使用NLP任务。这些工作可以分为两个主要方向：1. 使用更新的模型提高性能：Chen(2019)用门机制提高预测刑期（term of penalty）的性能，Pan(2019)提出使用多尺度（multi-scale）的attention，来处理含有多个被告的案件。除此之外，其他的研究者探究怎么使用legal knowledge和LJP的一些属性。Luo(2017)在fact和law articles之间使用attention来帮助预测可应用的指控（applicable charges）。Zhong(2018)使用拓扑图来利用不同LJP不同任务之间的关系。Hu(2018)整合了是个可辩别的（discriminative）司法属性（legal attributes）来帮助预测低频率的指控。 一系列在C-LJP上的实验 实验结果： 可以看到很多模型在预测高频率指控（high-frequency charges）和文章（articles）中达到了很好的性能。 但是在低频率的标签上表现不好，表现为micro-F1和macro-F1之间有很大的差距。 Hu(2018)展示了把few-shot learning应用于LJP。然而他们的模型需要额外的人工添加一些属性信息，这就导致很费劲，而且难以在其他的数据集上应用。除此之外，我们发现BERT的性能不够好，因为在一些模型参数较少的模型上没有什么提升。主要的原因是司法文本的长度一般较长，但是BERT最长的文本长度是512。根据统计数据，最长的司法文本长度是5w多字，15%文档场都超过了512。因此LJP需要一些文本理解（document understanding）和推理技术（reasoning technique）。 虽然embedding-based方法已经有很好的效果了，但是在LJP中我们需要结合embedding-based和symbol-based。拿TopJudge作为一个例子，这个模型规范化LJP任务中（symbol-based part）的拓扑序， 并使用TextCNN用于编码fact description。 （有点好奇这个TopJudge里是怎么通过symbol-based搞一个拓扑序的？对模型是怎么样有用的。）通过结合symbol-based和embedding-based，TopJudge达到了一个很好的效果。通过对比TextCNN和TopJudge可以发现加judgements 的顺序（order）可以提升性能。 为了更好的LJP性能。 一些挑战需要研究者来探索： 在使用Common Law System（这好像可以解释为卷宗法律系统，通过相似的案件来判案）的国家中，比如美国，加拿大，印度，判决决策是通过相似案件和有代表性的（representative）案件来进行的。因此，怎么识别出相似的案件，时Common Law System中所最需要的。 为了更好的预测Common Law System的判决结果，Similar Case Matching（SCM）成了LegalAI的一个重要的话题。SCM中对于相似度（similarity）的定义也是多种多样。SCM需要从不同的信息粒度（information of different granularity）来建模（modeling）案件之间的关联（relationship），比如事实级别（fact-level），事件级别（event-level），和元素级别（element-level）。换一种话说，就是SCM是语义匹配的一种特殊形式（semantic matching），这个对于提取司法信息（legal information retrieval）有帮助。 传统的IR方法集中于使用统计方法来衡量term-level 的相似性，比如TF-IDF。除此之外，其他研究者还尝试利用元信息（meta-information），来捕捉语义相似度。许多机器学习方法也被应用于IR，比如SVD或者矩阵分解（factorization），随着深度学习发展，多层感知机（multi-layer perceptron），CNN，RNN也被应用于IR。 已经有一些LegalIR的数据集：COLIEE，CaseLaw，CM。COLIEE和CaseLaw都被用于从大的语料库中提取最相关的文章。CM中的数据样例提供了三个司法文档用于计算相似度。这些dataset都提供了一个benchmark。许多研究者专注于建立易用的司法搜索引擎（legal search engine，司法版google）。 以计算语义级别（semantic-level）的相似度为目标，深度学习方法被用于LegalIR。Tran(2019)提出了一个CNN-based model，结合了文档级别（document-level）和句子级别（sentence-level）的池化（pooling），在COLIEE上达到了SOTA的效果。 为了对当前的LegalIR进展有一个更好的理解视角，我们使用CM(Xiao 2019)来进行实验。CM包含8964个三元组，每个三元组包含三个司法文档（A, B, C）。CM的任务就是分辨出B和C哪个更接近A。我们实现了几个不同类型的baseline： 我们发现，能够捕捉语义信息的模型性能超过了TF-IDF，但是应用到SCM还不够。如Xiao(2019)所说，主要的原因是司法人员认为数据集中的elements定义了司法案件之间的相似度。司法人员会比较看重两个案件是否有相关的元素（elements）。只考虑term-level和semantic-level的相似度是不足够的。 更深的SCM研究有以下几个方向需要努力： Legal Question Answering（LQA）：司法方面的问答系统。 司法专业人员的一个很重要的任务是向不懂法的人提供可靠的、高质量的司法咨询服务。 LQA中，问题的形式会有比较大的变化：有的问题强调对于司法概念的解释，有的问题主要考虑对于特定案件的分析。另外，从专业人员和非专业人员口中表达专业词汇可能会有差别。这些问题给LQA带来了很多挑战。 LegalAI中有很多数据集，Duan(2019)提出CJRC，一个司法阅读理解数据集，和SQUAD 2.0有相似的格式，包括span extraction（不懂），yes/no questions，unanswerable questions。另外COLIEE包含500个yes/no questions。另外，律师资格考试（bar exam）对于律师来说是一个很重要的考试，因此律师资格考试数据集会比较难，因为需要专业的司法知识和技能。 除了这些数据集之外，研究者还用了很多方法在LQA上。rule-based systems在早期的研究中效果显著。为了更好的性能，研究者利用更多的信息，比如概念解释（explanation of concepts）或者把相关文档格式化为图（formalize relevant documents as graph）来帮助推理。机器学习和深度学习方法比如CRF，SVM，CNN也用于LQA。但是，大多数现存方法只在小数据集上进行了实验。 我们选择JEC-QA来作为实验的数据集，因为这是从律师资格考试中收集到的最大的数据集，保证他的困难程度。JEC-QA包含了28641个多项选择、多项回答问题，还包含了79433个相关的文章来帮助回答问题。JEC-QA把问题分为知识驱动问题（knowledge-driven questions, KD-Questions）和案件分析问题（case-analysis questions），并且提供了人类的表现。我们实现了几个有代表性的QA模型，包括BiDAF、BERT、Co-matching、HAF，这些实验结果在表6中呈现。 对比发现，这些模型不能在回答这些司法问题上跟回答open-domain的问题时有一样好的效果。在LQA上，模型和人类之间有巨大的差距。 为了有更好的LQA方法，这里有几个困难需要克服： 除了这篇文章中的，还有其他的LegalAI任务：司法文献概述（legal text summarization），从司法合同中进行信息提取（information extraction from legal contracts）。不管怎样，我们都能够应用embedding-based方法来提高性能，结合symbol-based方法提高可解释性。 三个主要的挑战： 未来的研究者可以主要结合embedding方法和symbol方法解决这三个挑战。 对于一些任务，还没有数据集，或者数据集不够大。我们可以尝试构建规模大、质量高的数据集，或者使用few - shot / zero - shot learning方法来解决这些问题。

nlp的很多工具都有python版本nlp是研究领域，python是语言工具。

范数，是具有“距离”概念的函数 。我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足 非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念 ，它在定义上比距离多了一条 数乘 的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。 在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数来度量的，不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以来度量远近一样；对于矩阵范数，学过线性代数，我们知道，通过运算AX=B，可以将向量X变化为B，矩阵范数就是来度量这个变化大小的。 这里简单地介绍以下几种向量范数的定义和含义 2、L0范数 当P=0时，也就是L0范数，由上面可知， L0范数并不是一个真正的范数 ，它主要被用来度量向量中非零元素的个数。用上面的L-P定义可以得到的L-0的定义为： 这里就有点问题了，我们知道非零元素的零次方为1，但零的零次方，非零数开零次方都是什么鬼，很不好说明L0的意义，所以在通常情况下，大家都用的是： 表示向量x中非零元素的个数。对于L0范数，其优化问题为： 在实际应用中，由于L0范数本身不容易有一个好的数学表示形式，给出上面问题的形式化表示是一个很难的问题，故被人认为是一个NP难问题。所以在 实际情况中 ， L0的最优问题会被放宽到L1或L2下的最优化。 3、L1范数 L1范数是我们经常见到的一种范数，它的定义如下： 表示向量x中非零元素的绝对值之和。 L1范数有很多的名字，例如我们熟悉的 曼哈顿距离、最小绝对误差 等。使用 L1范数可以度量两个向量间的差异，如绝对误差和（Sum of Absolute Difference） ： 对于L1范数，它的优化问题如下： 由于L1范数的天然性质，对L1优化的解是一个稀疏解， 因此L1范数也被叫做稀疏规则算子 。 通过L1可以实现特征的稀疏，去掉一些没有信息的特征 ，例如在对用户的电影爱好做分类的时候，用户有100个特征，可能只有十几个特征是对分类有用的，大部分特征如身高体重等可能都是无用的，利用L1范数就可以过滤掉。 4、L2范数 L2范数是我们最常见最常用的范数了，我们用的最多的度量 距离欧氏距离就是一种L2范数 ，它的定义如下： 表示向量元素的平方和再开平方。 像L1范数一样，L2也可以度量两个向量间的差异 ，如平方差和（Sum of Squared Difference）: 对于L2范数，它的优化问题如下： L2范数通常会被用来做优化目标函数的正则化项，防止模型为了迎合训练集而过于复杂造成过拟合的情况，从而提高模型的泛化能力 。 5、L ∞ 范数 当 p=∞时，也就是L ∞ 范数，它主要被用来 度量向量元素的最大值 ，与L0一样，通常情况下表示为 使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时， L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“ 稀疏规则算”（Lasso regularization ）。 比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. 简单总结一下就是： L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数 Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方. L1正则化产生稀疏的权值, L2正则化产生平滑的权值为什么会这样？ 在支持向量机学习过程中，L1范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足 稀疏化 ，从而方便提取特征。 L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取。 L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 L1和L2正则先验分别服从什么分布 面试中遇到的，L1和L2正则先验分别服从什么分布，L1是拉普拉斯分布，L2是高斯分布。 “星空智能对话研学社”

甚么是NLP？ NLP 全名是 Neuro Linguistic Programming 内容包括一系列从模仿卓越人士得来的思想及行为模式，可以带来快速而有效的转变。 NLP 有甚么用处？ NLP 的应用范围很广泛，包括行政管理、销售、教育、心理治疗、个人突破等各方面。 NLP 是否可以用来控制别人的思想？ 在进行NLP的时候，当事人是处于清醒状态，也可以接受或拒绝执行师的提议。因此，NLP 可用以加强说服力，但绝不能控制别人的思想。 NLP跟催眠有甚么关系？ NLP 的其中一部分是模仿自催眠大师 Milton Erickson。因此，很多NLP技巧其实可以说是快速催眠。当然，除了催眠外，NLP 也包含了许多其他技巧，如语言的运用，改变行为策略，和用心锚控制状态等等。 修读 NLP有甚么途径？要修读多久？ 每个 NLP 培训中心都有不同的修读方法及时间。 NLP是伪科学，不可信 导 师 卞 伟 东 先 生 师 承 NLP 始 创 大 师 Richard Bandler 博 士 及 E Q 大 师 Anabel Jensen 博 士 ， 是 香 港 少 数 能 与 Dr Richard Bandler 共 同 签 发 “The Society of NLP?” 执 行 师 及 高 级 执 行 师 证 书 之 培 训 导 师 。更 为 : u2022 全港首位华人被委任为国际激励大师 Anthony Robbins 课程传译 u2022 首位世界贸易组织(WTO)部长级会议指定NLP培训导师 u2022 全港最大旅游机构指定NLP培训导师 卞 伟 东 先 生 (Mr Danny Pin) 毕 业 于 香 港 中 文 大 学 ， 之 后 并 取 得 英 国 University of Strathclyde 之 工 商 管 理 硕 士 。 卞 先 生 曾 在 Fortune 500 公 司 担 任 销 售 及 业 务 发 展 要 职 。 在 创 立 自 己 的 培 训 及 顾 问 公 司 前 ， 卞 先 生 在 一 著 名 国 际 软 体 公 司 换 任 大 中 华 及 韩 国 区 域 总 监 并 曾 获 不 少 奖 项 及 殊 荣 。 卞 先 生 曾 在 不 同 行 业 包 括 各 大 上 市 公 司 、 商 业 机 构 、 国 际 保 险 公 司 及 各 政 府 部 门 等 提 供 专 业 培 训 及 发 展 活 动 内 容 及 大 型 讲 座 ， 内 容 包 括 身 心 语 言 程 式 学 、 性 格 型 态 学 、 情 绪 智 慧 、 企 业 管 理 、 改 革 管 理 等 大 型 讲 座 ， 更 是 亚 洲 首 位 能 把 EQ & NLP 两 类 科 学 综 合 的 导 师 。 籍 其 多 年 管 理 及 欧 美 式 培 训 经 验 ， 在 课 程 中 强 调 以 实 用 为 主 及 能 应 用 于 日 常 沟 通 、 管 理 、 激 励 及 领 导 团 队 之 中 。 Students Feedback ( 学 员 心 声 ) : u2022 Agnes Chiu Directo Danny it has been quite amazing how well you have orchestrated the workshop. It was extremely interactive. You put together in such a simple way for us to prehend. I can imagine the effort you have put into for our training you did so well to simplify that so we can digest I greatly appreciated. You have extracted the essential information for us not with technical terminology or overload us with power point but totally capture our attention with your humorous (but effective) demonstration and our involvement and participation having us sitting through the long hours and enjoying at the same time but most important getting something out of it – Our awareness!!! Congratulations! I believe you have already led us to step out from our fort zone. Having the courage to be open and honest express ourselves in front of each other but able to leave our classroom that evening all FEELING GOOD. Bravo! I think you are brilliant! Our family does feel more connected and closer at hearts with each other !!! NLP tool has revolutionize our relationships. I am also very impressed how you guide each of us to a self discovery and invite us to challenge ourselves to step into our trial zone…. I see your genuineness and eagerness to coach us I guarantee you get a candid response from me so there is no doubt we can build a very strong rapport. Once again THANK YOU from the bottom of my heart!!! 参考: synergytc/course_ch

The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) invites the submission of long and short papers on substantial , original , and unpublished research in empirical methods for Natural Language Processing. As in recent years, some of the presentations at the conference will be for papers accepted by the Transactions of the ACL (TACL) and Computational Linguistics (CL) journals. All deadlines are 11.59 pm UTC -12h ("anywhere on Earth"). EMNLP 2020 has the goal of a broad technical program. Relevant topics for the conference include, but are not limited to, the following areas (in alphabetical order): Long paper submissions must describe substantial , original , completed and unpublished work . Wherever appropriate, concrete evaluation and analysis should be included. Review forms will be made available prior to the deadlines. Long papers may consist of up to 8 pages of content , plus unlimited pages for references ; final versions of long papers will be given one additional page of content (up to 9 pages) so that reviewers" comments can be taken into account. Long papers will be presented orally or as posters as determined by the program committee. The decisions as to which papers will be presented orally and which as poster presentations will be based on the nature rather than the quality of the work. There will be no distinction in the proceedings between long papers presented orally and as posters. Short paper submissions must describe original and unpublished work . Please note that a short paper is not a shortened long paper. Instead short papers should have a point that can be made in a few pages. Some kinds of short papers are: Short papers may consist of up to 4 pages of content , plus unlimited references . Upon acceptance, short papers will be given 5 content pages in the proceedings. Authors are encouraged to use this additional page to address reviewers" comments in their final versions. Short papers will be presented orally or as posters as determined by the program committee. While short papers will be distinguished from long papers in the proceedings, there will be no distinction in the proceedings between short papers presented orally and as posters. The author list for submissions should include all (and only) individuals who made substantial contributions to the work presented. Each author listed on a submission to EMNLP 2020 will be notified of submissions, revisions and the final decision. No changes to the order or composition of authorship may be made to submissions to EMNLP 2020 after the paper submission deadline. You are expected to cite all refereed publications relevant to your submission, but you may be excused for not knowing about all unpublished work (especially work that has been recently posted and/or is not widely cited) . 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Supplementary materials need to be fully anonymized to preserve the double-blind reviewing policy. The following rules and guidelines are meant to protect the integrity of double-blind review and ensure that submissions are reviewed fairly. The rules make reference to the anonymity period, which runs from 1 month before the submission deadline (starting May 1st, 2020) up to the date when your paper is accepted or rejected (September 14th, 2020) . Papers that are withdrawn during this period will no longer be subject to these rules. As reviewing will be double blind, papers must not include authors" names and affiliations . Furthermore, self-references or links (such as github) that reveal the author"s identity, e.g., “We previously showed (Smith, 1991) …” must be avoided. Instead, use citations such as “Smith previously showed (Smith, 1991) …” Papers that do not conform to these requirements will be rejected without review. 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It is designed to mimic the revise-and-resubmit procedure underlying journals like TACL, and this trial for EMNLP will help to inform potential changes to the review process under consideration for future EMNLP and ACL conferences. We expect that the fact that a paper was rejected from another venue will not necessarily affect the paper"s decision in a negative way, but is likely to be beneficial to authors who believe they have addressed the problems identified, and can argue strongly for how the paper has been improved. The prior reviews will not be seen by reviewers, but be used as part of the EMNLP decision process, primarily by area chairs and program chairs in review quality control, resolving disagreements between reviewers, and in deciding borderline papers. To foster reproducibility , authors will be asked to answer all questions from the following Reproducibility Checklist during the submission process. Authors are not required to meet all criteria on the checklist, but rather check off the criteria relevant to their submission. The answers will be made available to the reviewers to help them evaluate the submission. Reviewers will be expressly asked to assess the reproducibility of the work as part of their reviews. The following list is a preliminary checklist we will use. For all reported experimental results: For all experiments with hyperparameter search: For all datasets used: Thanks to Jesse Dodge for helping with the above checklist. It is based on Dodge et al, 2019 and Joelle Pineau"s reproducibility checklist All accepted papers must be presented at the conference to appear in the proceedings. Authors of papers accepted for presentation at EMNLP 2020 must notify the program chairs by the camera-ready deadline if they wish to withdraw the paper . Previous presentations of the work (e.g. preprints on arXiv.org) should be indicated in a footnote in the final version of papers appearing in the EMNLP 2020 proceedings. Please note that this footnote should not be in the submission version of the paper. At least one author of each accepted paper must register for EMNLP 2020 by the early registration deadline.