如何用自然语言调用数据库

Ⅰ 你用过最好的浏览器插件是什么

每天，我们都会用浏览器访问无数网页，从信息流中汲取各方面知识储备，却很少归纳整理。于是，当某一天你突然回想起曾经看到过什么内容时，用尽一切办法，也很难翻到当初的那个页面了。

而这，正是 WorldBrain's Memex（以下简称 Memex）想要解决的问题。

快速全面的正文索引

我们知道，无论是 PDF 还是 Office 文档等，都支持全文搜索；但到了网页浏览器上，却只能搜索 历史 记录的标题或链接。碰上微博和 Twitter 这种时间线刷一遍标题都不改的网页，更是两眼一黑。

而 Memex 对此的解决方案也很简单：在后台为所有你访问过的网页建立正文索引，储存至本地数据库，并在搜索时展现匹配结果。

以川皇为例，使用 Chrome 原生 历史 记录搜索功能时，我们只能找到一条孤零零的 tweet；而使用 Memex 时，还能同时找到三十余个正文提到 Trump 的网页，并配合页面预览，帮助你快速拾起回忆。

此外，Memex 还可以在 Google 搜索结果页面右侧展示相关浏览记录，在一处聚合查看。

由于大部分索引内容都是文本形式，Memex 数据库所占用的空间也仅有数十 MB 而已，不会对浏览器的性能造成太大影响。

用自然语言进行搜索

安装 Memex 后，它就会勤勤恳恳地开始幕后工作。当你需要用到时，只要在地址栏敲击 ，再输入要搜索的结果，Memex 就会智能建议你可能需要的内容。再次回车后，你便来到了全部搜索结果页面。

除了简单的语义匹配外，Memex 还支持更高级的搜索语法，例如 可以指定日期范围， 则可以限定检索网页。

如果你觉得记住上面的语法有点难度，不妨试试直接用自然语言描述。例如， 就能准确定位我去年在 GitHub 上浏览到的有关 fuck 的内容。

强大的内容过滤器

如果你更偏爱鼠标操作，也可以用图形操作界面中的选项更直观的过滤内容。在 Memex 的搜索页面，你可以用 、 限定日期范围。点击漏斗图标，还会出现 、 、 等进阶选项，进一步缩小范围。

在 历史 记录或 Memex 选单中，你还可以为页面添加特定标签，也就是上文中的 过滤器。以后只要输入 ，就能随时定位了。

更多贴心细节

访问记录里有见不得人的网站？你只需要点击工具栏上 Memex 的图标，或者进入设置界面，将其加入黑名单即可。如果你要长时间进行地下工作，也可以设置在一段时间内暂停索引。

在 Memex 的设置中，你还可以导入之前的书签和 历史 记录，不再遗漏半点信息。

Microsoft Edge的优秀扩展插件：

1、Global Speed（视频播放速度提高至16倍）

2、Simple Allow Copy（复制一切网页内容）

3、Infinity（最好用的标签页）

4、ImageAssistant（图片下载助手）

5、Adblock（和网页广告说再见）

6、浮图秀（快速查看页面中缩略图的“大图”）

7、关灯看视频（置身电影院中的观看视频）

对了，Global Speed不用的时候记得关闭，不关闭会使原网页的倍速播放器失效。之前我的电脑经常死机重启，删除该拓展就没再发生，可能兼容有问题！

我们知道浏览器最早开发出来，只是为了上网。但是随着用户的需求不断的增多，所以慢慢出现了各式各样的浏览器插件。这种插件种类繁多啊，几乎涵盖了我们日常所能想到的需要的各个功能。

但是在小雨用过的所有的浏览器插件中，我觉得有一个【视频下载神器】，这个插件是最好用的。

这是一个音乐视频地址的获取工具。他可以从任何网页中轻松的下载一些mp3或者mp4的音乐或者视频。是一款非常流行的下载工具，而且使用起来也非常的方便。它几乎支持现在一些所有的主流视频网站的视频解析和下载。功能还是非常强大的。小雨也一直在使用。

安装好这个插件之后，使用也是非常方便的。当我们用浏览器打开一个，但有视频或者音乐的一个网站。它就会自动捕获到这些音乐和视频的媒体的下载地址并且显示出来。就像上面的图中，已经捕获到了五个mp4的视频。点一下那个数字我就会出现详细的视频列表。如果我们需要哪一个的话，点最右边对应的那个绿色的箭头，就可以直接下载到本地了。非常的简洁，非常的方便。

1.视频下载器

网络浏览器的插件中心提供的在这款视频下载器应该算是我使用过的所有同类插件中最便捷的一款，能够识别flv、mp4等常见的视频格式，对于一些加密的特殊视频也能够识别，比如优酷的VIP视频、腾讯的VIP视频，不过有一个前提就是先通过某些方式让这些VIP视频在线播放，这里不详细说，懂得人自然懂。

但是识别出来的文件应该是加密后的分段格式，所以如果想要下载这些加密的整段视频，你需要通过这款“视频下载器”插件下载所有的视频文件，当然他们的格式并不是普通的流媒体格式，比如.ts等，全部下载完成之后再进行合成，才能成为一个单独的视频文件。

当然是码农神器Firebug了

Firebug开始于2006年，经过10多年的发展，Firebug曾经是前端码农、web开发者、网站运维的手中的屠龙宝刀。它支持所有前端开发和网站页面呈现过程中的语言调试如Html,CSS，js等，还可以进行dom分析，网站性能检测，流量对比等。同时还促进了各浏览器对调试工具的发展和重视。

蜡炬成灰泪始干，但是星星之火经燎原 ，感谢Firebug对web发展的贡献！！！

我们说firebug让web更精彩

firebug的发展历程

从06年推出正式0.2版本；

07年开源，推出1.0正式版；

08年推出1.2版，工作组；

09年支持http Arcive，开启web性能测试和分析；

10年推出支持谷歌Chrome的 Firebug Lite，同时引入动态断点功能，是的调试更方便到位；

11年推出Boom扩展；

14年，退出2.0版，UI大幅度升级。

16年推出Dev工具。

17年，退出 历史 ，集成到Firefox浏览器，不只是个插件了。

感谢为Firebug开发者和语言翻译贡献值， 历史 记住了你们:

以此回答，祭奠伟大的Firebug！！！

我认为最好用的浏览器插件那肯定是油猴插件，为什么这么说呢因为油猴插件有很多很多的功能，为什么说这款插件有很多的功能呢，这款插件可以下载很多附加功能的插件比如vip浏览器，就是可以破解腾讯优酷土豆等一系列视频的vip会员，他可以帮助你现在网络文库等一系列不能下载的网站或者可以解除网页限制，可以说有非常非常多的功能是我所见过的最厉害的插件，没有之一。

PanicButton 一键隐藏所有标签页

有人要看你电脑的时候而你又正在上某某网站时，应该如何如何快速的让这些页面隐藏消失掉？答案或许有很多，今天介绍的 PanicButton 就是其中之一。

PanicButton 能够让你只需要点击或者按下其快捷键，即可将当前 Chrome 中打开了的标签页通通隐藏掉，在安全的时候再一键还原回来。你还可以设置还原密码以及隐藏标签页后打开的安全页面。

视频下载神器

现在部分视频开始使用html5做视频播放，不再使用flash。这类无法下载。不支持stream 格式，支持mp4，swf等常见在线视频格式。支持腾讯视频。

夜间模式

保护视力，预防近视，调整亮度，夜间模式

Adblock Plus

助你舒心浏览网页！广告拦截。

站长工具

一款整合了多种网站管理查询功能的小工具。目前的功能：1、网站排名、收录、反链等信息查询；2、网站关键词排名；3、域名Whois查询；4、域名备案信息查询；5、网站安全检测功能，可以检测网站漏洞、挂马、篡改等信息。

我用过的最好的插件有：1.抖音，可以在浏览器上直接刷抖音视频呦；2.广告终结者，清除网页上所有活动的广告购物广告，恶意弹窗，广告终结者，你唯一需要的广告插件；3.有道智能翻译，阅读理解时的难词注释，提高你的阅读速度，未遇到距式的难词，还可以划词查看释义；

看图说话，这是我用过的最好插件，从此网页板面超整洁

最好用的当属flash插件，中文名:闪客

这个基本是浏览器标配的插件，也是世界第一个商用二维矢量动画软件，使我们浏览网页视频动画不用下载就可以直接在线播放。

还有就是广告过滤插件Adblock p|us，让我们浏览的网页更加清爽舒适，远离广告的烦恼。

其实我们不必要装太多的其它软件了，有了这些就让用户有了更高，更快，更简结的网页体验。

Ⅱ NLP（自然语言处理）技术的NLP 相关API调用举例

调用示例
这里将以一个简单的情感分析任务为例,调用腾讯文智SDK来处理NLP问题的方法。
首先请在相关云的官网下的sdk下载中心，下载或更新最新版本的sdk，本次以php-sdk为例，修改demo.php文件，修改点如下:a)SecretId，SecretKey改为自己相应的值，这里查看：b）$package=array('offset'=>0, 'limit'=>3); 改为：$package = array(content=>李亚鹏挺王菲：加油！孩儿他娘。);说明：这是情感分析接口的参数。
c）$a=$cvm->DescribeInstances($package); 改为：$a = $wen->TextSentiment($package);说明：这是模块的相关接口，具体请查看接口列表：d）其他所有地方的$cvm改为$wen，即替换为文智模块。
修改后的demo.php如下：
<?php
error_reporting(E_ALL ^ E_NOTICE);
require_once './src/QcloudApi/QcloudApi.php';
$config = array('SecretId' => '在你下载或更新SDK的那个官网上的SecretId',
'SecretKey' => '在你下载或更新SDK的那个官网上的SecretId',
'RequestMethod' => 'POST',
'DefaultRegion' => 'gz');
$wen = QcloudApi::load(QcloudApi::MODULE_WENZHI, $config);
$package = array(content=>李亚鹏挺王菲：加油！孩儿他娘。);
$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 自然语言处理的步骤是什么如何训练机器，写代码还是工具

是个我也说不太清楚的问题，简而言之：
机器学习，是一类过程的统称；
（参考定义：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的研究领域）
数据挖掘，是机器学习+数据库；
自然语言处理，是机器学习在文本、语音等自然语言数据集上的应用；
差不多就是这样吧~

Ⅳ protel99格式转98格式

99SE是4.0版本，98是3.0，2.8版本想用99SE的库必须转到3.0后再转到2.8.
Protel 99SE采用数据库的管理方式。Protel 99SE软件沿袭了Protel以前版本方便易学的特点，内部界面与Protel 99大体相同，新增加了一些功能模块，功能更加强大。新增的层堆栈管理功能，可以设计32个信号层，16个地电层，16个机械层。新增的3D功能让您在加工印制版之前可以看到板的三维效果。增强的打印功能，使您可以轻松修改打印设置控制打印结果。Protel 99SE容易使用的特性还体现在“这是什么”帮助，按下右上角的小问号，然后输入你所要的信息，可以很快地看到特性的功能，然后用到设计中，按下状态栏末端的按钮，使用自然语言帮助顾问。 Protel 99SE附件安装方法非常简单，只需双击光盘目录下的Install.exe即可。
第二章 如何进行原理图设计
一、 新建设计数据库文件
在WINDOWS 95/98或NT界面下双击Protel 99SE 图标，点击File(文件)中new项，新建设计数据库。
新建设计文件，有两种方式：一种为MS Access Database方式，全部文件存储在单一的数据库中，同原来的99文件格式。另一种为Windows File System方式，全部文件被直接保存在对话框底部指定的磁盘驱动器中的文件夹中，在资源管理器中可以直接看到所建立的原理图或PCB文件。
在Browse选项中选取需要存储的文件夹，然后点击OK即可建立自己的设计数据库。
1设计组（Design Team）
我们可以先在Design Team 中设定设计小组成员，Protel 99SE可在一个设计组中进行协同设计，所有设计数据库和设计组特性都由设计组控制。定义组成员和设置他们的访问权限都在设计管理器中进行，确定其网络类型和网络专家独立性不需要求助于网络管理员。
为保证设计安全，为管理组成员设置一个口令。这样如果没有注册名字和口令就不能打开设计数据库。
提示：成员和成员权限只能由管理员建立。
2 回收站（ Recycle Bin）
相当于Windows 中的回收站，所有在设计数据库中删除的文件，均保存在回收站中，可以找回由于误造作而删除的文件．
3设计管理器（Documents）
所有Protel 99SE设计文件都被储存在唯一的综合设计数据库中，并显示在唯一的综合设计编辑窗口。在Protel 99SE中与设计的接口叫设计管理器。使用设计管理器，可以进行对设计文件的管理编辑、设置设计组的访问权限和监视对设计文件的访问。
组织设计文件
过去组织和管理40个或更多的原理图、PCB、Gerber、Drill、BOM和DRC文件，要花费几天的时间，而Protel 99SE把设计文件全部储存在唯一的设计数据库。
在设计数据库内组织按分层结构文件夹建立的文件。显示在右边的个人安全系统设计数据库有一文件夹叫设计文件，这个文件夹中是主设计文件(原理图和PCB)，还有许多的子文件夹，包括了PCB装配文件、报告和仿真分析。这里对在设计数据库中创建文件夹的分层深度 没有限制。
设计数据库对存储Protel设计文件没有限制。你能输入任何类型的设计文件进入数据库，如在MS word书写的报告、在MS Excel准备的费用清单和AutoCAD中制的机械图。
简单双击设计数据库里的文件图标，用适当的编辑器打开文件，被更新的文件自动地保存到设计数据库。MS Word和Excel文件可以在设计管理器中直接编辑。
提示：在文件夹上单击右键会显示浮动菜单，然后选择在设计数据库新建文件。
在综合设计数据库中用Protel 99SE的设计管理器管理设计文件是非常轻松的。设计管理器的工作就象MS Windows的文件管理器一样，可用它来导航和组织设计数据库里文件。使用设计管理器在设计数据库创建分层结构的文件夹，使用标准文件操作命令来组织这些文件夹内设计文件。
设计管理器的心脏就是左边的导航面板。面板显示的树状结构是大家熟悉的Protel软件特性。在Protel99 SE中，这个树不仅仅显示的是一个原理图方案各文件间的逻辑关系，它也显示了在设计数据库中文件的物理结构。
在导航树中活跃的文件夹是PCB装配文件夹。如同Windows文件管理器，设计管理器在右边显示这个文件夹的内容。
设计管理器与Windows文件管理器的不同之处是在右边还显示已经打开的文件。打开文件只要在导航树中单击所要编辑的文件名，或者双击右边文件夹中的图标。
在设计数据库中打开的各个文件用卡片分隔显示在同一个设计编辑窗口，使得非常容易知道当前工作到哪里，特别在大的设计中。要一起观察不同的文件可以将设计编辑窗口拆分为多区域。

Ⅳ 能用ASP等语言做一个实现EXCEL部分功能的程序吗，如何做需要准备哪些知识

首先，我不想打击你，但是说实话，从你说的这些来看，仅仅是指点指点你是不可能实现你的想法的。
你的想法很好，但要付出的很多，其中涉及的内容很多，我简单的给你说一下：
1、其实你是想用B/S结构实现用户的借阅信息的查询及管理。不管你用asp，jsp，php，还是asp.net，其原理都差不多，就是用网页设计语言完成对数据库的操作及显示。
2、那么你首先就不要考虑用asp去调用excel了，不是说不能用，有更方便的数据库可供使用access，sql等等，你这个比较适合用access，数据太多，学习应用及使用都比较方便。
3、也就是说实现你的想法至少要去学习网页设计语言（如asp）和数据库（如access），数据库还比较好说，学习应用比较简单。关键是网页设计语言了，不是那么容易的，你想学的话必须做好思想准备。
4、网页设计语言还会用到js或vb等知识。
5、制作网页还会用到网页设计软件如dw，测试网页还会用到IIS。
6、说了这么多，其中最关键的是网页设计语言，如asp。你真想学的话，就去买本入门书，照着做，别只看，一定要实际做。有问题多问多试验就可以。
7、等你对网页设计的知识都了解个差不多了，你也可以选择捷径实现你的目的，就是去一些源码网站下载一“图书借阅管理系统”，自己稍微修改调试然后应用。
8、你也可以先试试我的说法7，但是如果对网站制作了解太少的话，也不好弄的。
9、你连8都不想做的话，你可以付钱让别人给你做一个。
10、你连9都不想做的话，我也可以帮你找找这种图书借阅管理整站系统。
11、你连10都不想做的话，那你看完后把我的回答采纳了就可以了。
12、你连11都不想做的话，我晕……

Ⅵ PHP如何实现模糊搜索

mysql支持自然语言的全文搜索

对于字段的要求:
只能是CHAR, VARCHAR, 或 TEXT 类型的字段
表类型是MyISAM

在表建好,并导入数据后,建立一个fulltext index(索引)

用法:
select 字段1,字段2,字段3, MATCH(要匹配的字段名) AGAINST('keyword') as score from table having score>0

命中的每一行都会有个分数,分数越大表示结果越接近keyword,分数越低的就是越模糊的结果

Ⅶ 如何运用大数据

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

Ⅷ 自然语言处理的详细介绍

语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。
用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。
实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。
无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。
自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。
一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象，即形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。一般情况下，它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说，从总体上说，并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义，和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面，我们也看到，为了消解歧义，是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来；又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去；以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作。
以上说的是，一个中文文本或一个汉字（含标点符号等）串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来，一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。
因此，自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。
歧义现象的广泛存在使得消除它们需要大量的知识和推理，这就给基于语言学的方法、基于知识的方法带来了巨大的困难，因而以这些方法为主流的自然语言处理研究几十年来一方面在理论和方法方面取得了很多成就，但在能处理大规模真实文本的系统研制方面，成绩并不显著。研制的一些系统大多数是小规模的、研究性的演示系统。
目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围.
以上存在的问题成为自然语言理解在机器翻译应用中的主要难题，这也就是当今机器翻译系统的译文质量离理想目标仍相差甚远的原因之一；而译文质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

Ⅸ 如何将自然语言转化为sparql

1. Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。
3.NuPIC
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
4. Nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
7.Fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
8.Bob
Bob是一个的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
9.Skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
10.MILK
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
11.IEPY
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
12.Quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
13.Hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
14.mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
15.nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
17.Feature Forge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）
18.REP
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
19.Python 学习机器样品
用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
20.Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。