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 # 自然语言处理介绍
-这节课讲解了*自然语言处理*简要历史和重要概念，*自然语言处理*是计算语言学的一个子领域。
+这节课讲解了 *自然语言处理* 的简要历史和重要概念，*自然语言处理*是计算语言学的一个子领域。
 
 ## [课前测验](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/31/)
 
 ## 介绍
-众所周知，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是机器学习在生产软件中应用最广泛的领域之一。
+众所周知，自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是机器学习在生产软件中应用最广泛的领域之一。
 
-✅你能想到哪些你日常生活中使用的软件嵌入了某些自然语言处理技术呢？你经常使用的文字处理程序或移动应用程序是否嵌入了自然语言处理技术呢？
+✅ 你能想到哪些你日常生活中使用的软件可能嵌入了自然语言处理技术呢？或者，你经常使用的文字处理程序或移动应用程序中是否嵌入了自然语言处理技术呢？
 
 你将会学习到：
 
-- **语言的思想**. 语言的发展历程及主要研究领域.
-- **定义和概念**. 你还将学习到有关计算机如何处理文本的定义和概念，包括解析、语法以及名词和动词的识别。本节课程包含一些编码任务并介绍了几个重要的概念，你将在下一节课中学习编码实现这些概念。
+- **什么是「语言」**。语言的发展历程，以及相关研究的主要领域。
+- **定义和概念**。你还将了解关于计算机文本处理的概念。包括解析 (parsing)、语法 (grammar) 以及识别名词与动词。这节课中有一些编程任务；还有一些重要概念将在以后的课程中被引入，届时你也会练习通过编程实现其它概念。
+
 ## 计算语言学
 
-计算语言学是一个经过几十年研究和发展的领域，它研究计算机如何使用语言、理解语言、翻译语言及使用语言交流。自然语言处理(NLP)是计算语言学中一个专注于计算机如何处理“自然”或人类语言的相关领域，
-### 例子 - 电话号码识别
+计算语言学 (Computational Linguistics) 是一个经过几十年研究和发展的领域，它研究如何让计算机能使用、理解、翻译语言并使用语言交流。自然语言处理 (NLP) 是计算语言学中一个专注于计算机如何处理「自然的」（或者说，人类的）语言的相关领域。
+
+### 举例：电话号码识别
 
-如果你曾经在手机上使用语音输入替代键盘输入或者向语音助手小娜提问，那么你的语音将被转录为文本形式后进行处理或者叫*解析*。被检测到的关键字最后将被处理成手机或语音助手可以理解并采取行动的格式。
+如果你曾经在手机上使用语音输入替代键盘输入，或者使用过虚拟语音助手，那么你的语音将被转录（或者叫*解析*）为文本形式后进行处理。被检测到的关键字最后将被处理成手机或语音助手可以理解并可以依此做出行为的格式。
 
 ![comprehension](../images/comprehension.png)
-> 真实的语言理解十分困难！图源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+> 真正意义上的语言理解很难！图源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
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 ### 这项技术是如何实现的？
 
-有人编写了一个计算机程序来实现这项技术。几十年前，一些科幻作家预测人类很大可能会和他们的电脑对话，而电脑总是能准确地理解人类的意思。可惜的是，事实证明这是一个比许多人想象中更难实现的问题，虽然今天这个问题已经被初步解决，但在理解句子的含义时，要实现“完美”的自然语言处理仍然存在重大挑战。句子中的幽默理解或讽刺等情绪的检测是一个特别困难的问题。
+我们之所以可能完成这样的任务，是因为有人编写了一个计算机程序来实现它。几十年前，一些科幻作家预测，在未来，人类很大可能会能够他们的电脑对话，而电脑总是能准确地理解人类的意思。可惜的是，事实证明这个问题的解决比我们想象的更困难。虽然今天这个问题已经被初步解决，但在理解句子的含义时，要实现 “完美” 的自然语言处理仍然存在重大挑战 —— 理解幽默或是检测感情（比如讽刺）对于计算机来说尤其困难。
+
+现在，你可能会想起课堂上老师讲解的语法。在某些国家/地区，语法和语言学知识是学生的专题课内容。但在另一些国家/地区，不管是从小学习的第一语言（学习阅读和写作），还是之后学习的第二语言中，语法及语言学知识都是作为语言的一部分教学的。所以，如果你不能很好地区分名词与动词或者区分副词与形容词，请不要担心！
 
-此时，你可能会想起学校课堂上老师讲解的部分句子语法。在某些国家/地区，语法和语言学知识是学生的专题课内容。但在另一些国家/地区，不管是在小学时的第一语言（学习阅读和写作），或者在高年级及高中时学习的第二语言中，语法及语言学知识是作为学习语言的一部分教学的。如果你不能很好地区分名词与动词或者区分副词与形容词，请不要担心！
+你还为难以区分*一般现在时*与*现在进行时*而烦恼吗？没关系的，即使是对以这门语言为母语的人在内的大多数人来说，区分它们都很有挑战性。但是，计算机非常善于应用标准的规则，你将学会编写可以像人一样"解析"句子的代码。稍后你将面对的更大挑战是理解句子的*语义*和*情绪*。
 
-如果你还为区分*一般现在时*与*现在进行时*而烦恼，你并不是一个人。即使是对以这门语言为母语的人在内的很多人来说这都是一项有挑战性的任务。好消息是，计算机非常善于应用标准的规则，你将学会编写可以像人一样"解析"句子的代码。稍后你将面对的更大挑战是理解句子的*语义*和*情绪*。
 ## 前提
 
-本节教程的主要先决条件是能够阅读和理解本节教程的语言。本节中没有数学问题或方程需要解决。虽然原作者用英文写了这教程，但它也被翻译成其他语言，所以你可能在阅读翻译内容。有使用多种不同语言的示例（以比较不同语言的不同语法规则）。这些是*未*翻译的，但解释性文本是翻译内容，所以表义应当是清晰的。
+本节教程的主要先决条件是能够阅读和理解本节教程的语言。本节中没有数学问题或方程需要解决。虽然原作者用英文写了这教程，但它也被翻译成其他语言，所以你可能在阅读翻译内容。这节课的示例中涉及到很多语言种类（以比较不同语言的不同语法规则）。这些是*未*翻译的，但对它们的解释是翻译过的，所以你应该能理解它在讲什么。
 
-编程任务中，你将会使用Python语言，示例使用的是Python 3.8版本。
+编程任务中，你将会使用 Python 语言，示例使用的是 Python 3.8 版本。
 
-在本节中你将需要并使用：
+在本节中你将需要并使用如下技能：
 
-- **Python 3 理解**.  Python 3中的编程语言理解，本课使用输入、循环、文件读取、数组。
-- **Visual Studio Code + 扩展**. 我们将使用 Visual Studio Code 及其 Python 扩展。你还可以使用你选择的 Python IDE。
-- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob)是一个简化的 Python 文本处理库。按照 TextBlob 网站上的说明在您的系统上安装它（也安装语料库，如下所示）：
+- **Python 3**。你需要能够理解并使用 Python 3. 本课将会使用输入、循环、文件读取、数组功能。
+- **Visual Studio Code + 扩展**. 我们将使用 Visual Studio Code 及其 Python 扩展。你也可以使用你喜欢的 Python IDE。
+- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob)是一个精简的 Python 文本处理库。请按照 TextBlob 网站上的说明，在您的系统上安装它（也需要安装语料库，安装代码如下所示）：
 - 
    ```bash
    pip install -U textblob
    python -m textblob.download_corpora
    ```
 
-> 💡 提示：可以在 VS Code 环境中直接运行 Python。 点击[docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)查看更多信息。
+> 💡 提示：你可以在 VS Code 环境中直接运行 Python。 点击[docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)查看更多信息。
 
 ## 与机器对话
 
-试图让计算机理解人类语言的历史可以追溯到几十年前，最早考虑自然语言处理的科学家之一是 *Alan Turing*。
+试图让计算机理解人类语言的尝试最早可以追溯到几十年前。*Alan Turing* 是最早研究自然语言处理问题的科学家之一。
+
 ### 图灵测试
 
-当图灵在1950年代研究*人工智能*时，他考虑是否可以对人和计算机进行对话测试（通过打字对应），其中对话中的人不确定他们是在与另一个人交谈还是与计算机交谈.
+当图灵在 1950 年代研究*人工智能*时，他想出了这个思维实验：让人类和计算机通过打字的方式来交谈，其中人类并不知道对方是人类还是计算机。
+
+如果经过一定时间的交谈，人类无法确定对方是否是计算机，那么是否可以认为计算机正在“思考”？
 
-如果经过一定时间的交谈，人类无法确定答案是否来自计算机，那么是否可以说计算机正在“思考”？
 ### 灵感 - “模仿游戏”
 
-这个想法来自一个名为 *模仿游戏* 的派对游戏，其中一名审讯者独自一人在一个房间里，负责确定两个人（在另一个房间里）是男性还是女性。审讯者可以传递笔记，并且需要想出能够揭示神秘人性别的问题。当然，另一个房间的玩家试图通过回答问题的方式来欺骗审讯者，例如误导或迷惑审讯者，同时表现出诚实回答的样子。
+这个想法来自一个名为 *模仿游戏* 的派对游戏，其中一名审讯者独自一人在一个房间里，负责确定在另一个房间里的两人的性别（男性或女性）。审讯者可以传递笔记，并且需要想出能够揭示神秘人性别的问题。当然，另一个房间的玩家也可以通过回答问题的方式来欺骗审讯者，例如用看似真诚的方式误导或迷惑审讯者。
 
-### Eliza的研发
+### Eliza 的研发
 
-在 1960 年代，一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的麻省理工学院科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)，Eliza是一位计算机“治疗师”，它可以向人类提出问题并表现出理解他们的答案。然而，虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案，但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** <u>sad</u>”，它可能会重新排列并替换句子中的单词以形成响应“How long have **you been** <u>sad</u>"。
+在 1960 年代的麻省理工学院，一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)。Eliza 是一位计算机“治疗师”，它可以向人类提出问题并让人类觉得它能理解人类的回答。然而，虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案，但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** <u>sad</u>”（**我很** <u>难过</u>），它可能会重新排列并替换句子中的单词，回答 “How long have **you been** <u>sad</u>"（**你已经** <u>难过</u> 多久了）。
 
-这给人的印象是伊丽莎理解了这句话，并在问一个后续问题，而实际上，它是在改变时态并添加一些词。如果 Eliza 无法识别它有响应的关键字，它会给出一个随机响应，该响应可以适用于许多不同的语句。 Eliza 很容易被欺骗，例如，如果用户写了**You are** a <u>bicycle</u>"，它可能会回复"How long have **I been** a <u>bicycle</u>?"，而不是更合理的回答。
+看起来像是 Eliza 理解了这句话，还在询问关于这句话的问题，而实际上，它只是在改变时态和添加词语。如果 Eliza 没有在回答中发现它知道如何响应的词汇，它会给出一个随机响应，该响应可以适用于许多不同的语句。 Eliza 很容易被欺骗，例如，如果用户写了 "**You are** a <u>bicycle</u>"（**你是** 个 <u>自行车</u>），它可能会回复 "How long have **I been** a <u>bicycle</u>?"（**我已经是** 一个 <u>自行车</u> 多久了?），而不是更合理的回答。
 
-[![Chatting with Eliza](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "Chatting with Eliza")
+[![跟 Eliza 聊天](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "跟 Eliza 聊天")
 
-> 🎥 点击上方的图片查看真实的ELIZA程序视频
+> 🎥 点击上方的图片查看关于 Eliza 原型的视频
 
-> 注意:如果你拥有ACM账户，你可以阅读1996年发表的[Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract)的原始介绍。或者，在[wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)阅读有关 Eliza 的信息 
+> 旁注：如果你拥有 ACM 账户，你可以阅读 1996 年发表的 [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract)的原始介绍。或者，在[维基百科](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)上阅读有关 Eliza 的信息。
 
-## 联系 - 编码实现一个基础的对话机器人
+## 练习 - 编程实现一个基础的对话机器人
 
-像 Eliza 一样的对话机器人是一个似乎可以智能地理解和响应用户输入的程序。与 Eliza 不同的是，我们的机器人不会用规则让它看起来像是在进行智能对话。取而代之的是，我们的对话机器人将只有一种能力，通过几乎在所有琐碎对话中都适用的随机响应保持对话的进行。
+像 Eliza 一样的对话机器人是一个看起来可以智能地理解和响应用户输入的程序。与 Eliza 不同的是，我们的机器人不会用规则让它看起来像是在进行智能对话。我们的对话机器人将只有一种能力：它只会通过基本上可以糊弄所有普通对话的句子来随机回答，使得谈话能够继续进行。
 
 ### 计划
 
 搭建聊天机器人的步骤
 
-1. 打印指导用户如何与机器人交互的说明
+1. 打印用户与机器人交互的使用说明
 2. 开启循环
    1. 获取用户输入
    2. 如果用户要求退出，就退出
-   3. 处理用户输入并选择一个回答（在这个例子中，回答从一个可能的通用回答列表中随机选择）
+   3. 处理用户输入并选择一个回答（在这个例子中，从回答列表中随机选择一个回答）
    4. 打印回答
 3. 重复步骤2
 
 ### 构建聊天机器人
 
-接下来让我们构建聊天机器人。我们将从定义一些短语开始。
+接下来让我们建一个聊天机器人。我们将从定义一些短语开始。
 
-1. 使用以下随机响应在 Python 中自己创建此机器人：
+1. 使用以下随机的回复（`random_responses`）在 Python 中自己创建此机器人：
 
     ```python
     random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
@@ -102,7 +108,7 @@
                         "Did you catch the game last night?"]
     ```
 
-    以下是一些指导你的示例输出（用户输入位于以 `>` 开头的行上）：
+    程序运行看起来应该是这样：（用户输入位于以 `>` 开头的行上）
 
     ```output
     Hello, I am Marvin, the simple robot.
@@ -125,18 +131,18 @@
     It was nice talking to you, goodbye!
     ```
 
-    该任务的一种可能解决方案在[这里](../solution/bot.py)
+    示例程序在[这里](../solution/bot.py)。这只是一种可能的解决方案。
 
-    ✅ 停止并思考
+    ✅ 停下来，思考一下
    
-    1. 你认为随机响应会“欺骗”某人认为机器人实际上理解他们吗？
-    2. 机器人需要哪些功能才能更有效？
-    3. 如果机器人真的可以“理解”一个句子的意思，它是否也需要“记住”对话中前面句子的意思？
+    1. 你认为这些随机响应能够“欺骗”人类，使人类认为机器人实际上理解了他们的意思吗？
+    2. 机器人需要哪些功能才能更有效的回应？
+    3. 如果机器人真的可以“理解”一个句子的意思，它是否也需要“记住”前面句子的意思？
 
 ---
 ## 🚀挑战
 
-选择上面的“停止并思考”元素之一，然后尝试在代码中实现它们或使用伪代码在纸上编写解决方案。
+在上面的「停下来，思考一下」板块中选择一个问题，尝试编程实现它们，或使用伪代码在纸上编写解决方案。
 
 在下一课中，您将了解解析自然语言和机器学习的许多其他方法。
 
@@ -144,7 +150,8 @@
 
 ## 复习与自学
 
-看看下面的参考资料作为进一步的阅读机会。
+看看下面的参考资料作为进一步的参考阅读。
+
 ### 参考
 
 1. Schubert, Lenhart, "Computational Linguistics", *The Stanford Encyclopedia of Philosophy* (Spring 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>.