当你说出“我喜欢ta”时，计算机会怎么想？“我爱科学大院”，这句话一定不难理解，且十分通顺。但是，对人类而言通顺的句子，计算机能够理解么？这就是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）问题，即令机器理解人类语言。
自然语言处理包括很多内容，为简单起见，大院er只为大家介绍计算机如何判断一句话是否通顺，且没有错别字。
如何判断一句话是否通顺？最初，科学家尝试用句法分析（Syntactic Parsing）和语义分析（Semantic Analysis）的方法，来实现自然语言处理，也就是从语法角度来分析一句话。例如，“我爱科学大院”是典型的主（我）+谓（爱）+宾（科学大学）结构。
但是，语义分析面临着三个问题：对较短的简单句而言，解析出的语法信息还比较少；而对于较长的复杂句而言，解析出的语法信息可能非常多，甚至比句子本身的信息还多。例如，“北京时间2022年5月4日，小明告诉我他非常喜欢一个知名的、紧跟前沿、通俗易懂的科普公众号——科学大院”。这句话包含了状语、主语、谓语和宾语从句，宾语从句又包含了主语、谓语、定语、宾语和同位语。
语义分析法要求句子必须严格遵守语法要求，而实际上，我们日常用语很难保证这一点。例如，“科学大院这个公众号我很喜欢”，严格来讲，这句话是有语病的（宾语前置），但并不影响我们的理解，类似的“病句”在日常生活中很常见。
一词多义的现象很常见，给语义分析带来了巨大的困难。例如，“我给你推荐了这么有意思的科学大院，这你不意思意思”。前半部分的“意思”是趣味，后半部分的“意思”是礼物、奖励。我们对这些词很熟悉，但计算机很难理解一词多义。
因此，自然语言处理的语义分析法就走到了尽头。后来，IBM华生实验室提出一种新的自然语言处理方法——统计法，真正实现了自然语言处理，至今仍是我们在使用的方法之一。
统计法处理句子依照一个较为严格的顺序，下面大院就给各位读者一一介绍。我们收集足够多的语言材料，即语料库（Corpus），例如1亿个人说过话，每人10句，总计10亿句话。统计不同词出现的频率，以及这个词出现后，另一个词出现的频率。
例如，“我”出现的频率为10%，“我”出现之后“爱”出现的频率为3%。伯努利大数定律（Bernoulli Law of Large Numbers）告诉我们，当统计样本足够多时（10亿足够多），统计频率就无限接近概率。因此，上述频率就可被视作概率。
然后，就可计算一句话出现的概率。设一句话为“ABCD”，根据全概率公式（Full Probability Formula），这句话出现的概率P{ABCD}=P{A}P{B|A}P{C|A,B}P{D|A,B,C}，其中P{A}是“A”出现的概率，P{D|A,B,C}就是以“ABC”出现为条件，“D”出现的条件概率。
现在我们考虑P{我爱科学大院}=P{我}P{爱|我}P{科学大院|我爱}。在步骤2）的统计中，这些概率就已经得到。于是就得到了一句话的概率P{我爱科学大院}，如果这个概率大于某个门限，就认为这句话通顺；反之，认为这句话不通顺。
但是，上述统计法面临一个问题，那就是条件概率的计算。当前面只出现1、2个词时，后续词的条件概率比较准确，例如P{爱|我}；当前面出现了较多词时，后续词的条件概率就有较大误差了，例如P{非常|小明告诉我他}。
这主要是由于前面出现了较多词，导致语料库里对应的数据太少，不满足大数定律的条件，这时再把统计频率作为概率，就会出现较大误差。后来，人们借鉴了马尔可夫链（Markov Chain）的思想，解决了这一问题。马尔可夫链假设一个状态（词）的概率只与上一个状态（词）有关，与更早的状态（词）无关。
例如，对“小明告诉我他非常喜欢科学大院”这句话而言，我们可以假设“科学大院”出现的概率只与前一个词“喜欢”有关，因此P{科学大院|喜欢}。这样一来，就将完整的、计算困难的P{科学大院|小明告诉我他非常喜欢}，转换为近似的、计算简单的P{科学大院|喜欢}。
当然，马尔可夫链的假设，势必会带来误差，因此有人提出N阶马尔可夫链（N-Order Markov Chain），顾名思义，就是一个词出现的概率与之前的N个词有关，与再之前的词无关。例如，设N=2，那么就有P{科学大院|小明告诉我他非常喜欢}=P{科学大院|非常喜欢}。N越大，结果越准确，但所需的概率越难计算。在自然语言处理中，N一般不超过3，也就是认为一个词出现的概率只与前3个词有关。
再问大家一个问题，如果我的句子中有错别字，怎么自动纠错。例如，我用拼音输入了“我挨科学大院”，不难想象，概率P{我挨科学大院}一定非常小。接下来，以N=1的马尔科夫链为例，进行说明。
首先，我们需要判断错别字的位置。不难想象，P{我}和P{挨|我}都不小，但P{科学大院|挨}会出现断崖式减小，那么就可判定“挨”字为错别字。然后，在“挨”的同音字里寻找X，使得P{我X科学大院}=P{我}P{X|我}P{科学大院|X}最大。
当然，如果我们使用五笔输入法，那就不是在“挨”的同音字中纠错，而是在与“挨”的字型相似的字中纠错。最后，自然语言处理还面临一个问题，那就是句子的划分，不同的人对同一个句子可能有不同的划分。例如，将“我爱科学大院”划分为“我”+“爱”+“科学大院”，但实际上，将其划分为“我”+“爱”+“科”+“学”+“大院”在语法上也是正确的。
不难发现，这种划分上的差异，主要源自专有名词。也就是说，我们既可以将“科学大院”视作一个专有名词，也可以将其视作两个普通词的连接。因此，我们在做句子划分时，总是按照词数最少的原则来划分，即把专有名词视作一个词，而不是将其拆分。
随着各种人工智能技术的突飞猛进，NLP的应用越来越广泛。它早已渗透到我们生活的各种场景。由于涉及到语言学、计算机科学、数学，自然语言处理其实是一门很复杂的学问。让每个人都能熟悉背后的深刻原理十分困难。大院er希望在读完这篇文章后，读者朋友们在和智能助手对话时能够想到“哈哈，它才听不懂我说的话，它靠的是统计学”。