如何用自然語言調用資料庫

Ⅰ 你用過最好的瀏覽器插件是什麼

每天，我們都會用瀏覽器訪問無數網頁，從信息流中汲取各方面知識儲備，卻很少歸納整理。於是，當某一天你突然回想起曾經看到過什麼內容時，用盡一切辦法，也很難翻到當初的那個頁面了。

而這，正是 WorldBrain's Memex（以下簡稱 Memex）想要解決的問題。

快速全面的正文索引

我們知道，無論是 PDF 還是 Office 文檔等，都支持全文搜索；但到了網頁瀏覽器上，卻只能搜索 歷史 記錄的標題或鏈接。碰上微博和 Twitter 這種時間線刷一遍標題都不改的網頁，更是兩眼一黑。

而 Memex 對此的解決方案也很簡單：在後台為所有你訪問過的網頁建立正文索引，儲存至本地資料庫，並在搜索時展現匹配結果。

以川皇為例，使用 Chrome 原生 歷史 記錄搜索功能時，我們只能找到一條孤零零的 tweet；而使用 Memex 時，還能同時找到三十餘個正文提到 Trump 的網頁，並配合頁面預覽，幫助你快速拾起回憶。

此外，Memex 還可以在 Google 搜索結果頁面右側展示相關瀏覽記錄，在一處聚合查看。

由於大部分索引內容都是文本形式，Memex 資料庫所佔用的空間也僅有數十 MB 而已，不會對瀏覽器的性能造成太大影響。

用自然語言進行搜索

安裝 Memex 後，它就會勤勤懇懇地開始幕後工作。當你需要用到時，只要在地址欄敲擊 ，再輸入要搜索的結果，Memex 就會智能建議你可能需要的內容。再次回車後，你便來到了全部搜索結果頁面。

除了簡單的語義匹配外，Memex 還支持更高級的搜索語法，例如 可以指定日期范圍， 則可以限定檢索網頁。

如果你覺得記住上面的語法有點難度，不妨試試直接用自然語言描述。例如， 就能准確定位我去年在 GitHub 上瀏覽到的有關 fuck 的內容。

強大的內容過濾器

如果你更偏愛滑鼠操作，也可以用圖形操作界面中的選項更直觀的過濾內容。在 Memex 的搜索頁面，你可以用 、 限定日期范圍。點擊漏斗圖標，還會出現 、 、 等進階選項，進一步縮小范圍。

在 歷史 記錄或 Memex 選單中，你還可以為頁面添加特定標簽，也就是上文中的 過濾器。以後只要輸入 ，就能隨時定位了。

更多貼心細節

訪問記錄里有見不得人的網站？你只需要點擊工具欄上 Memex 的圖標，或者進入設置界面，將其加入黑名單即可。如果你要長時間進行地下工作，也可以設置在一段時間內暫停索引。

在 Memex 的設置中，你還可以導入之前的書簽和 歷史 記錄，不再遺漏半點信息。

Microsoft Edge的優秀擴展插件：

1、Global Speed（視頻播放速度提高至16倍）

2、Simple Allow Copy（復制一切網頁內容）

3、Infinity（最好用的標簽頁）

4、ImageAssistant（圖片下載助手）

5、Adblock（和網頁廣告說再見）

6、浮圖秀（快速查看頁面中縮略圖的「大圖」）

7、關燈看視頻（置身電影院中的觀看視頻）

對了，Global Speed不用的時候記得關閉，不關閉會使原網頁的倍速播放器失效。之前我的電腦經常死機重啟，刪除該拓展就沒再發生，可能兼容有問題！

我們知道瀏覽器最早開發出來，只是為了上網。但是隨著用戶的需求不斷的增多，所以慢慢出現了各式各樣的瀏覽器插件。這種插件種類繁多啊，幾乎涵蓋了我們日常所能想到的需要的各個功能。

但是在小雨用過的所有的瀏覽器插件中，我覺得有一個【視頻下載神器】，這個插件是最好用的。

這是一個音樂視頻地址的獲取工具。他可以從任何網頁中輕松的下載一些mp3或者mp4的音樂或者視頻。是一款非常流行的下載工具，而且使用起來也非常的方便。它幾乎支持現在一些所有的主流視頻網站的視頻解析和下載。功能還是非常強大的。小雨也一直在使用。

安裝好這個插件之後，使用也是非常方便的。當我們用瀏覽器打開一個，但有視頻或者音樂的一個網站。它就會自動捕獲到這些音樂和視頻的媒體的下載地址並且顯示出來。就像上面的圖中，已經捕獲到了五個mp4的視頻。點一下那個數字我就會出現詳細的視頻列表。如果我們需要哪一個的話，點最右邊對應的那個綠色的箭頭，就可以直接下載到本地了。非常的簡潔，非常的方便。

1.視頻下載器

網路瀏覽器的插件中心提供的在這款視頻下載器應該算是我使用過的所有同類插件中最便捷的一款，能夠識別flv、mp4等常見的視頻格式，對於一些加密的特殊視頻也能夠識別，比如優酷的VIP視頻、騰訊的VIP視頻，不過有一個前提就是先通過某些方式讓這些VIP視頻在線播放，這里不詳細說，懂得人自然懂。

但是識別出來的文件應該是加密後的分段格式，所以如果想要下載這些加密的整段視頻，你需要通過這款「視頻下載器」插件下載所有的視頻文件，當然他們的格式並不是普通的流媒體格式，比如.ts等，全部下載完成之後再進行合成，才能成為一個單獨的視頻文件。

當然是碼農神器Firebug了

Firebug開始於2006年，經過10多年的發展，Firebug曾經是前端碼農、web開發者、網站運維的手中的屠龍寶刀。它支持所有前端開發和網站頁面呈現過程中的語言調試如Html,CSS，js等，還可以進行dom分析，網站性能檢測，流量對比等。同時還促進了各瀏覽器對調試工具的發展和重視。

蠟炬成灰淚始干，但是星星之火經燎原 ，感謝Firebug對web發展的貢獻！！！

我們說firebug讓web更精彩

firebug的發展歷程

從06年推出正式0.2版本；

07年開源，推出1.0正式版；

08年推出1.2版，工作組；

09年支持http Arcive，開啟web性能測試和分析；

10年推出支持谷歌Chrome的 Firebug Lite，同時引入動態斷點功能，是的調試更方便到位；

11年推出Boom擴展；

14年，退出2.0版，UI大幅度升級。

16年推出Dev工具。

17年，退出 歷史 ，集成到Firefox瀏覽器，不只是個插件了。

感謝為Firebug開發者和語言翻譯貢獻值， 歷史 記住了你們:

以此回答，祭奠偉大的Firebug！！！

我認為最好用的瀏覽器插件那肯定是油猴插件，為什麼這么說呢因為油猴插件有很多很多的功能，為什麼說這款插件有很多的功能呢，這款插件可以下載很多附加功能的插件比如vip瀏覽器，就是可以破解騰訊優酷土豆等一系列視頻的vip會員，他可以幫助你現在網路文庫等一系列不能下載的網站或者可以解除網頁限制，可以說有非常非常多的功能是我所見過的最厲害的插件，沒有之一。

PanicButton 一鍵隱藏所有標簽頁

有人要看你電腦的時候而你又正在上某某網站時，應該如何如何快速的讓這些頁面隱藏消失掉？答案或許有很多，今天介紹的 PanicButton 就是其中之一。

PanicButton 能夠讓你只需要點擊或者按下其快捷鍵，即可將當前 Chrome 中打開了的標簽頁通通隱藏掉，在安全的時候再一鍵還原回來。你還可以設置還原密碼以及隱藏標簽頁後打開的安全頁面。

視頻下載神器

現在部分視頻開始使用html5做視頻播放，不再使用flash。這類無法下載。不支持stream 格式，支持mp4，swf等常見在線視頻格式。支持騰訊視頻。

夜間模式

保護視力，預防近視，調整亮度，夜間模式

Adblock Plus

助你舒心瀏覽網頁！廣告攔截。

站長工具

一款整合了多種網站管理查詢功能的小工具。目前的功能：1、網站排名、收錄、反鏈等信息查詢；2、網站關鍵詞排名；3、域名Whois查詢；4、域名備案信息查詢；5、網站安全檢測功能，可以檢測網站漏洞、掛馬、篡改等信息。

我用過的最好的插件有：1.抖音，可以在瀏覽器上直接刷抖音視頻呦；2.廣告終結者，清除網頁上所有活動的廣告購物廣告，惡意彈窗，廣告終結者，你唯一需要的廣告插件；3.有道智能翻譯，閱讀理解時的難詞注釋，提高你的閱讀速度，未遇到距式的難詞，還可以劃詞查看釋義；

看圖說話，這是我用過的最好插件，從此網頁板面超整潔

最好用的當屬flash插件，中文名:閃客

這個基本是瀏覽器標配的插件，也是世界第一個商用二維矢量動畫軟體，使我們瀏覽網頁視頻動畫不用下載就可以直接在線播放。

還有就是廣告過濾插件Adblock p|us，讓我們瀏覽的網頁更加清爽舒適，遠離廣告的煩惱。

其實我們不必要裝太多的其它軟體了，有了這些就讓用戶有了更高，更快，更簡結的網頁體驗。

Ⅱ NLP（自然語言處理）技術的NLP 相關API調用舉例

調用示例
這里將以一個簡單的情感分析任務為例,調用騰訊文智SDK來處理NLP問題的方法。
首先請在相關雲的官網下的sdk下載中心，下載或更新最新版本的sdk，本次以php-sdk為例，修改demo.php文件，修改點如下:a)SecretId，SecretKey改為自己相應的值，這里查看：b）$package=array('offset'=>0, 'limit'=>3); 改為：$package = array(content=>李亞鵬挺王菲：加油！孩兒他娘。);說明：這是情感分析介面的參數。
c）$a=$cvm->DescribeInstances($package); 改為：$a = $wen->TextSentiment($package);說明：這是模塊的相關介面，具體請查看介面列表：d）其他所有地方的$cvm改為$wen，即替換為文智模塊。
修改後的demo.php如下：
<?php
error_reporting(E_ALL ^ E_NOTICE);
require_once './src/QcloudApi/QcloudApi.php';
$config = array('SecretId' => '在你下載或更新SDK的那個官網上的SecretId',
'SecretKey' => '在你下載或更新SDK的那個官網上的SecretId',
'RequestMethod' => 'POST',
'DefaultRegion' => 'gz');
$wen = QcloudApi::load(QcloudApi::MODULE_WENZHI, $config);
$package = array(content=>李亞鵬挺王菲：加油！孩兒他娘。);
$a = $wen->TextSentiment($package);
if ($a === false) {
$error = $wen->getError();
echo Error code: . $error->getCode() . . ;
echo message: . $error->getMessage() . . ;
echo ext: . var_export($error->getExt(), true) . . ;
} else {
var_mp($a);
}
echo Request: . $wen->getLastRequest();
echo Response: . $wen->getLastResponse();
echo ;

Ⅲ 自然語言處理的步驟是什麼如何訓練機器，寫代碼還是工具

是個我也說不太清楚的問題，簡而言之：
機器學習，是一類過程的統稱；
（參考定義：在不直接針對問題進行編程的情況下，賦予計算機學習能力的研究領域）
數據挖掘，是機器學習+資料庫；
自然語言處理，是機器學習在文本、語音等自然語言數據集上的應用；
差不多就是這樣吧~

Ⅳ protel99格式轉98格式

99SE是4.0版本，98是3.0，2.8版本想用99SE的庫必須轉到3.0後再轉到2.8.
Protel 99SE採用資料庫的管理方式。Protel 99SE軟體沿襲了Protel以前版本方便易學的特點，內部界面與Protel 99大體相同，新增加了一些功能模塊，功能更加強大。新增的層堆棧管理功能，可以設計32個信號層，16個地電層，16個機械層。新增的3D功能讓您在加工印製版之前可以看到板的三維效果。增強的列印功能，使您可以輕松修改列印設置控制列印結果。Protel 99SE容易使用的特性還體現在「這是什麼」幫助，按下右上角的小問號，然後輸入你所要的信息，可以很快地看到特性的功能，然後用到設計中，按下狀態欄末端的按鈕，使用自然語言幫助顧問。 Protel 99SE附件安裝方法非常簡單，只需雙擊光碟目錄下的Install.exe即可。
第二章 如何進行原理圖設計
一、 新建設計資料庫文件
在WINDOWS 95/98或NT界面下雙擊Protel 99SE 圖標，點擊File(文件)中new項，新建設計資料庫。
新建設計文件，有兩種方式：一種為MS Access Database方式，全部文件存儲在單一的資料庫中，同原來的99文件格式。另一種為Windows File System方式，全部文件被直接保存在對話框底部指定的磁碟驅動器中的文件夾中，在資源管理器中可以直接看到所建立的原理圖或PCB文件。
在Browse選項中選取需要存儲的文件夾，然後點擊OK即可建立自己的設計資料庫。
1設計組（Design Team）
我們可以先在Design Team 中設定設計小組成員，Protel 99SE可在一個設計組中進行協同設計，所有設計資料庫和設計組特性都由設計組控制。定義組成員和設置他們的訪問許可權都在設計管理器中進行，確定其網路類型和網路專家獨立性不需要求助於網路管理員。
為保證設計安全，為管理組成員設置一個口令。這樣如果沒有注冊名字和口令就不能打開設計資料庫。
提示：成員和成員許可權只能由管理員建立。
2 回收站（ Recycle Bin）
相當於Windows 中的回收站，所有在設計資料庫中刪除的文件，均保存在回收站中，可以找回由於誤造作而刪除的文件．
3設計管理器（Documents）
所有Protel 99SE設計文件都被儲存在唯一的綜合設計資料庫中，並顯示在唯一的綜合設計編輯窗口。在Protel 99SE中與設計的介面叫設計管理器。使用設計管理器，可以進行對設計文件的管理編輯、設置設計組的訪問許可權和監視對設計文件的訪問。
組織設計文件
過去組織和管理40個或更多的原理圖、PCB、Gerber、Drill、BOM和DRC文件，要花費幾天的時間，而Protel 99SE把設計文件全部儲存在唯一的設計資料庫。
在設計資料庫內組織按分層結構文件夾建立的文件。顯示在右邊的個人安全系統設計資料庫有一文件夾叫設計文件，這個文件夾中是主設計文件(原理圖和PCB)，還有許多的子文件夾，包括了PCB裝配文件、報告和模擬分析。這里對在設計資料庫中創建文件夾的分層深度 沒有限制。
設計資料庫對存儲Protel設計文件沒有限制。你能輸入任何類型的設計文件進入資料庫，如在MS word書寫的報告、在MS Excel准備的費用清單和AutoCAD中制的機械圖。
簡單雙擊設計資料庫里的文件圖標，用適當的編輯器打開文件，被更新的文件自動地保存到設計資料庫。MS Word和Excel文件可以在設計管理器中直接編輯。
提示：在文件夾上單擊右鍵會顯示浮動菜單，然後選擇在設計資料庫新建文件。
在綜合設計資料庫中用Protel 99SE的設計管理器管理設計文件是非常輕松的。設計管理器的工作就象MS Windows的文件管理器一樣，可用它來導航和組織設計資料庫里文件。使用設計管理器在設計資料庫創建分層結構的文件夾，使用標准文件操作命令來組織這些文件夾內設計文件。
設計管理器的心臟就是左邊的導航面板。面板顯示的樹狀結構是大家熟悉的Protel軟體特性。在Protel99 SE中，這個樹不僅僅顯示的是一個原理圖方案各文件間的邏輯關系，它也顯示了在設計資料庫中文件的物理結構。
在導航樹中活躍的文件夾是PCB裝配文件夾。如同Windows文件管理器，設計管理器在右邊顯示這個文件夾的內容。
設計管理器與Windows文件管理器的不同之處是在右邊還顯示已經打開的文件。打開文件只要在導航樹中單擊所要編輯的文件名，或者雙擊右邊文件夾中的圖標。
在設計資料庫中打開的各個文件用卡片分隔顯示在同一個設計編輯窗口，使得非常容易知道當前工作到哪裡，特別在大的設計中。要一起觀察不同的文件可以將設計編輯窗口拆分為多區域。

Ⅳ 能用ASP等語言做一個實現EXCEL部分功能的程序嗎，如何做需要准備哪些知識

首先，我不想打擊你，但是說實話，從你說的這些來看，僅僅是指點指點你是不可能實現你的想法的。
你的想法很好，但要付出的很多，其中涉及的內容很多，我簡單的給你說一下：
1、其實你是想用B/S結構實現用戶的借閱信息的查詢及管理。不管你用asp，jsp，php，還是asp.net，其原理都差不多，就是用網頁設計語言完成對資料庫的操作及顯示。
2、那麼你首先就不要考慮用asp去調用excel了，不是說不能用，有更方便的資料庫可供使用access，sql等等，你這個比較適合用access，數據太多，學習應用及使用都比較方便。
3、也就是說實現你的想法至少要去學習網頁設計語言（如asp）和資料庫（如access），資料庫還比較好說，學習應用比較簡單。關鍵是網頁設計語言了，不是那麼容易的，你想學的話必須做好思想准備。
4、網頁設計語言還會用到js或vb等知識。
5、製作網頁還會用到網頁設計軟體如dw，測試網頁還會用到IIS。
6、說了這么多，其中最關鍵的是網頁設計語言，如asp。你真想學的話，就去買本入門書，照著做，別只看，一定要實際做。有問題多問多試驗就可以。
7、等你對網頁設計的知識都了解個差不多了，你也可以選擇捷徑實現你的目的，就是去一些源碼網站下載一「圖書借閱管理系統」，自己稍微修改調試然後應用。
8、你也可以先試試我的說法7，但是如果對網站製作了解太少的話，也不好弄的。
9、你連8都不想做的話，你可以付錢讓別人給你做一個。
10、你連9都不想做的話，我也可以幫你找找這種圖書借閱管理整站系統。
11、你連10都不想做的話，那你看完後把我的回答採納了就可以了。
12、你連11都不想做的話，我暈……

Ⅵ PHP如何實現模糊搜索

mysql支持自然語言的全文搜索

對於欄位的要求:
只能是CHAR, VARCHAR, 或 TEXT 類型的欄位
表類型是MyISAM

在表建好,並導入數據後,建立一個fulltext index(索引)

用法:
select 欄位1,欄位2,欄位3, MATCH(要匹配的欄位名) AGAINST('keyword') as score from table having score>0

命中的每一行都會有個分數,分數越大表示結果越接近keyword,分數越低的就是越模糊的結果

Ⅶ 如何運用大數據

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

Ⅷ 自然語言處理的詳細介紹

語言是人類區別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智能都與語言有著密切的關系。人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智慧的一個重要，甚至核心部分。
用自然語言與計算機進行通信，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言；人們也可通過它進一步了解人類的語言能力和智能的機制。
實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。前者稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分。歷史上對自然語言理解研究得較多，而對自然語言生成研究得較少。但這種狀況已有所改變。
無論實現自然語言理解，還是自然語言生成，都遠不如人們原來想像的那麼簡單，而是十分困難的。從現有的理論和技術現狀看，通用的、高質量的自然語言處理系統，仍然是較長期的努力目標，但是針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用系統已經出現，有些已商品化，甚至開始產業化。典型的例子有：多語種資料庫和專家系統的自然語言介面、各種機器翻譯系統、全文信息檢索系統、自動文摘系統等。
自然語言處理，即實現人機間自然語言通信，或實現自然語言理解和自然語言生成是十分困難的。造成困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性（ambiguity）。
一個中文文本從形式上看是由漢字（包括標點符號等）組成的一個字元串。由字可組成詞，由詞可組成片語，由片語可組成句子，進而由一些句子組成段、節、章、篇。無論在上述的各種層次：字（符）、詞、片語、句子、段，……還是在下一層次向上一層次轉變中都存在著歧義和多義現象，即形式上一樣的一段字元串，在不同的場景或不同的語境下，可以理解成不同的詞串、片語串等，並有不同的意義。一般情況下，它們中的大多數都是可以根據相應的語境和場景的規定而得到解決的。也就是說，從總體上說，並不存在歧義。這也就是我們平時並不感到自然語言歧義，和能用自然語言進行正確交流的原因。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和進行推理的。如何將這些知識較完整地加以收集和整理出來；又如何找到合適的形式，將它們存入計算機系統中去；以及如何有效地利用它們來消除歧義，都是工作量極大且十分困難的工作。這不是少數人短時期內可以完成的，還有待長期的、系統的工作。
以上說的是，一個中文文本或一個漢字（含標點符號等）串可能有多個含義。它是自然語言理解中的主要困難和障礙。反過來，一個相同或相近的意義同樣可以用多個中文文本或多個漢字串來表示。
因此，自然語言的形式（字元串）與其意義之間是一種多對多的關系。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認為它正是自然語言理解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某種無歧義的計算機內部表示。
歧義現象的廣泛存在使得消除它們需要大量的知識和推理，這就給基於語言學的方法、基於知識的方法帶來了巨大的困難，因而以這些方法為主流的自然語言處理研究幾十年來一方面在理論和方法方面取得了很多成就，但在能處理大規模真實文本的系統研製方面，成績並不顯著。研製的一些系統大多數是小規模的、研究性的演示系統。
目前存在的問題有兩個方面：一方面，迄今為止的語法都限於分析一個孤立的句子，上下文關系和談話環境對本句的約束和影響還缺乏系統的研究，因此分析歧義、詞語省略、代詞所指、同一句話在不同場合或由不同的人說出來所具有的不同含義等問題，尚無明確規律可循，需要加強語用學的研究才能逐步解決。另一方面，人理解一個句子不是單憑語法，還運用了大量的有關知識，包括生活知識和專門知識，這些知識無法全部貯存在計算機里。因此一個書面理解系統只能建立在有限的詞彙、句型和特定的主題范圍內；計算機的貯存量和運轉速度大大提高之後，才有可能適當擴大范圍.
以上存在的問題成為自然語言理解在機器翻譯應用中的主要難題，這也就是當今機器翻譯系統的譯文質量離理想目標仍相差甚遠的原因之一；而譯文質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在經典論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。

Ⅸ 如何將自然語言轉化為sparql

1. Scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
5.PyBrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
7.Fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google』s One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
8.Bob
Bob是一個的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
9.Skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
10.MILK
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
11.IEPY
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
12.Quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
13.Hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
15.nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
19.Python 學習機器樣品
用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
20.Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。