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今天是第十二个联合国中文日，作为深耕中文自然语言处理的阿虎虎，必须来说说NLP技术是怎么应用于中文的。（当然阿虎虎也跟英文文本打交道，不过那是另一段血泪史了）
中文算得上是最复杂的语言，连联合国都把中文放到了世界十大最难学语言的第一位。来一个简单的例子，让你明白阿虎虎的痛苦。
让机器处理文最基础的步骤，是对文本进行分词，就像我们学习新语言一样，得把话拆开来，先认识每一个字符。如果是处理英文文本，这一步简单多了，因为英文里都是独立的单词，但是处理中文就比较头大了，比如“南京市长江大桥”这段文字：
我们很自然地理解为：南京市，长江，大桥。
不过一个初学中文的老外，没准儿会理解成：南京，市长，江大桥。
也没毛病！老外犯迷糊，机器也犯迷糊。更犯迷糊的是对中文文本的语义理解，比如 这段对话：
小博帮了小虎一个小忙，小虎给小博送去了一点小礼品表示感谢。
小博：你这是什么意思？
小虎：没什么意思，意思意思。
小博：你这就不够意思了。
小虎：小意思，小意思。
小博：你这人真有意思。
小虎：其实也没有别的意思。
小博：那我就不好意思了。
小虎：是我不好意思。
小博：你肯定有什么意思。
小虎：真的没有什么意思。
小博：既然没有什么意思，那你是什么意思？
小虎：其实，我的意思就是想意思意思。
小博：你既然是想意思意思，那就是有什么意思。
小虎哭了：我就是想意思意思。但是，真的没有什么别的意思。也就是意思意思而已。
小博笑了：呵呵，我对你有点意思了。
小虎心想：嘻嘻，我就是这个意思。
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不同语境下的“意思”，有的时候代表心意、有的时候代表意愿、有的时候又代表意图......这回不光老外和机器犯迷糊了，母语是中文的我们也不一定百分之百弄得清楚。
当然，在阿虎虎和众多同行的努力之下，通过比较成熟的算法和模型，已经能够有效地让机器帮助我们处理文本信息，并进行了许多有价值的应用，阿虎虎来给大家汇报汇报：
1、词法分析，让机器先认识字儿
首先是对词和词组的分析，包括分词处理、词性标注、命名实体识别等：
分词处理，即将文字序列切分成有意义的词或词组。
词性标注，即对分词后的每个独立单词进行词性判断并标注。
命名实体识别，即从文本信息中识别出命名实体，如姓名、时间、地点以及机构等。
2、句法依存分析，让机器明白字儿都怎么组合
词法分析过后，通过词汇之间的依存关系来拆解整个句子结构，依存关系表达了句子各成分之间的语义依赖关系，比如主谓、动宾、定中等结构关系。
3、关系/实体抽取，让机器理解文本的含义
句法分析过后，就可以抽取信息中的特定实体之间的关系。例如上下位关系、同义词关系等。
上图就是利用算法让机器对文本进行理解的例子，经过算法分析，机器就能够理解“NLP这个实体是从属于人工智能这个学科的研究方向”。
当机器理解了中文文本的含义，就可以做更进一步的处理，比如对本文的情感倾向进行分析，并应用到舆情监控当中：
企业就能通过对舆情的情感倾向，识别发现潜在的危机，也能对产品和服务的评价进行正负面判断，帮助及时改善服务质量、发现产品问题，让客户使用更人性化的产品，享受更贴心的服务。
政府部门就可以通过社会舆情的情感判别，研究公众对社会事件、行政政策、市政服务等评价好恶，制定更加符合社会发展的战略方针。
借这个机会，阿虎虎再跟大家分享一下怎么让机器来对文本进行情感倾向的分析：
一般情感分析为三种任务类型：词级、句级、目标级（目标级又分为TG-ABSA、TN-ABSA、T-ABSA）。
词级很好理解，就是对一个词语的正负面进行判断，例如“中奖”就代表了正向的情感，“火灾”则代表了负面的情感。
句级也容易理解，“基金跌太多了，入场要谨慎。”这句话表达的就是一种负面的情感。
不管是词级也好，句级也好，都只指出整体的感情倾向，这对于我们进行分析判断来说，显然不够，于是就有了目标级情感分析任务。
在介绍目标级之前，需要先引入情感分析五要素的概念来帮助理解。情感分析五要素即实体（entity）、实体的某个属性（aspect）、针对这个实体的观点（opinion）、观点持有者（holder）、持有观点的时间（time）。
翻译成大白话，情感分析只解决一个问题，判断出“什么人在什么时间对什么东西的哪个方面表达了什么情感”。我们来举个例子就能一目了然：
“我两个月前开始使用招商银行App，感觉交互体验非常不错，功能也比较强大，招商银行出的App总体都不错，掌上生活App交互体验也很好，相比而言，“撒钱银行”App交互体验就差很多了”
不同的目标级任务会得出不同的情感分析结果
好了，当机器明确了情感分析的任务之后，具体结论是怎么得出来的呢？目前主流方法分为两种：
1、 基于词典的情感分类方法
简而言之，就是利用预先构建好的情感词典，对识别好五要素的文本进行匹配。一般来说，情感词典包括正面词语词典、负面词语词典、否定词语词典、程度副词词典4种。词典中除了有词语的正负面，还有正负面所占的权重。
当然，基于词典的方法并不是简单的匹配上正负面词汇就输出正负面结果，其中还要经过算法的计算，这里阿虎虎就不多做介绍了。
不过这种方法有一定的缺陷，比如词语的权重并不是一成不变的，在不同的语境中，程度也不一样，另外每天都会层出不穷各种词汇，比如“给力”“蓝瘦香菇”这类词语，词典在发现这些新词方面，并不是很“给力”，所以就有了第二种主流的方法。
2、 基于深度学习的情感分类方法
这个方法就是基于深度学习的模型，让机器自动通过更深、更复杂的网络来关联上下文信息，通过不断迭代的方式寻找到最佳模型，以达到更加精准的情感判断。目前常见的深度学习模型包括RNN（Recurrent Neural Network, 循环神经网络）、CNN（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）、Google提出的Transformer结构等。
相较于词典的情感分类方法，深度学习的情感分类方法更加“智能”，同时也更加准确。
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