2.2　语言理解任务

自然语言理解任务的本质是机器预测语言结构并提供反馈，再由评价系统预测评估。机器面对的是不同层次的语言理解任务。

语法学：给定文本怎样获得符合语法要求的内容？

语义学：给定文本的含义（概念、结构）是什么？

语用学：文本的目的是什么，怎么应用？

实际上，从自然语言处理的角度看，主要包括如下几类基本任务。

第一类任务：序列标注，例如词性标注、分词、命名实体识别和语义角色标注等。

第二类任务：分类聚类，例如文本分类、主题聚类和情感分类等。

第三类任务：关系匹配，例如文本匹配、语义相似性和句法逻辑判断等。

第四类任务：文本生成，例如文本摘要、机器翻译和写诗造句等。

其他的基本任务还包括图计算、异常检测等。一些语义、语用任务往往是上述基本任务的组合，如果组合多种算法任务，或进一步融合知识图谱，这类问题能够得到进一步解决。

本书介绍的自然语言处理主要对应着三大类任务，如表2-1所示。

表2-1　自然语言处理的三大类任务

这三大类任务也是本书的基本出发点，任务的层次分类可以帮助我们逐步拆解语言理解问题。下面将对每种任务层次中的具体任务进行逐项介绍。