人工智能语言中的循环怎么使用的呢？

for循环是很多开发语言中最常用的一个循环。它可以大大提高代码的运行速度，简化逻辑代码，非常适用。

首先：for 有两种形式：一种是数字形式，另一种是通用形式。

数字形式的 for 循环，通过一个数学运算不断地运行内部的代码块。 下面是它的语法：

stat ::= for Name ‘=’ exp ‘,’ exp [‘,’ exp] do block end

block 将把 name 作循环变量。 从第一个 exp 开始起，直到第二个 exp 的值为止， 其步长为第三个 exp 。 更确切的说，一个 for 循环看起来是这个样子

for v = e1, e2, e3 do block end

注意下面这几点：

其次：所有三个控制表达式都只被运算一次， 表达式的计算在循环开始之前。 这些表达式的结果必须是数字。

var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。 这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。

如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。

你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。

循环变量 v 是一个循环内部的局部变量； 如果你需要在循环结束后使用这个值， 在退出循环前把它赋给另一个变量。

通用形式的 for 通过一个叫作 迭代器 的函数工作。 每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值， 当这个值为 nil 时，循环停止。

注意以下几点：

explist 只会被计算一次。 它返回三个值， 一个 迭代器 函数， 一个 状态， 一个 迭代器的初始值。

f， s，与 var 都是不可见的变量。 这里给它们起的名字都只是为了解说方便。

你可以使用 break 来跳出 for 循环。

环变量 var_i 对于循环来说是一个局部变量； 你不可以在 for 循环结束后继续使用。 如果你需要保留这些值，那么就在循环跳出或结束前赋值到别的变量里去。

var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。 这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。

如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。

你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。

循环变量 v 是一个循环内部的局部变量； 如果你需要在循环结束后使用这个值， 在退出循环前把它赋给另一个变量。

通用形式的 for 通过一个叫作 迭代器 的函数工作。 每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值， 当这个值为 nil 时，循环停止。

注意以下几点：

explist 只会被计算一次。 它返回三个值， 一个 迭代器 函数， 一个 状态， 一个 迭代器的初始值。

f， s，与 var 都是不可见的变量。 这里给它们起的名字都只是为了解说方便。

你可以使用 break 来跳出 for 循环。

环变量 var_i 对于循环来说是一个局部变量； 你不可以在 for 循环结束后继续使用。 如果你需要保留这些值，那么就在循环跳出或结束前赋值到别的变量里去。

预测股票价格走势是金融市场中一项重要的任务。机器学习算法可以用于预测股票价格走势。以下是一些常见的方法：

1时间序列分析：利用历史股票价格的时间序列进行分析，使用ARIMA等时间序列分析算法预测未来的股票价格。

2神经网络：使用ANN、CNN、RNN等算法结构，构建模型，基于历史的数据和技术指标（如RSI、MACD等）进行学习，最终输出预测结果。

3集成学习：将多个模型的预测结果进行加权平均，形成最终的预测结果。例如使用随机森林、AdaBoost等算法结合SVM、LR、KNN等基础模型进行集成。

4基于类似贝叶斯理论的方法：将基于历史数据和技术指标的预测结果进行修正。

5自然语言处理：对于新闻、公告等文本信息进行分词、关键词提取、情感分析等处理，以此预测股票价格走势。

需要注意的是，预测股票价格是一项具有风险的任务，机器学习算法预测的结果仅具有参考性，不能保证完全正确。投资者在做出投资决策时，应综合参考多方信息。

深度学习在自然语言处理中的应用已经非常广泛，可以说横扫自然语言处理的各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析等到高层的语义理解、对话管理、知识问答、聊天、机器翻译等方面都几乎全部都有深度学习的模型，并且取得了不错的效果。可以参看ACL2017年的accepted papers list。Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017。从这里可以看到大部分论文都使用了深度学习的模型。那为什么深度学习在自然语言中取得这么大的进步呢。一、从数据上看，经过前些年互联网的发展，很多应用都积累到了足够量的数据。当数据量增大，以SVM、CRF等为代表的浅层模型，因为模型较浅，无法对海量数据中的非线性关系进行建模，所以不能带来性能的提升。相反，以CNN、RNN为代表的深度模型，能够随着模型复杂性的增加，对数据进行更精准的建模，从而得到更好的效果。二、从算法上看，深度学习也给自然语言处理的任务带来了很多好处。首先，word2vec的出现，使得我们可以将word高效的表示为低维稠密的向量（distributed representation），相比于独热表示表示（one-hot-representation），这一方面一定程度上缓解了独热表示所带来的语义鸿沟的问题，另一方面降低了输入特征的维度，从而降低了输入层的复杂性。其次，由于深度学习模型的灵活性，使得之前比较复杂的包含多流程的任务，可以使用end to end方法进行解决。比如机器翻译任务，如果用传统的方法，需要分词模块、对齐模块、翻译模块、语言模型模块等多个模块相互配合，每个模块产生的误差都有可能对其他模块产生影响，这使得原来的传统方法的构建复杂度很大。在机器翻译使用encoder-decoder架构后，我们可以将源语言直接映射到目标语言，从而可以从整体上优化，避免了误差传递的问题，而且极大的降低了系统的复杂性。深度学习虽然是把利器，但是并不能完全解决自然语言中的所有问题，这主要是由于不同于语音和图像这种自然界的信号，自然语言是人类知识的抽象浓缩表示。人在表达的过程中，由于背景知识的存在会省略很多的东西，使得自然语言的表达更加简洁，但这也给自然语言的处理带来很大的挑战。比如短文本分类问题，由于文本比较简短，文本所携带的信息有限，因此比较困难。像这样的问题，当样本量不够时，如何将深度学习方法和知识信息进行融合来提升系统的性能，将是未来一段时间内自然语言处理领域研究的主要问题。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的领域，包括了多种技术和方法。以下是一些主要的人工智能技术：

机器学习（Machine Learning）：是一种让计算机自动从数据中学习和提取规律的方法。典型的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-近邻算法等。

深度学习（Deep Learning）：是一种基于神经网络的机器学习方法，能够在大量数据中自动学习抽象特征表示。常见的深度学习网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。

计算机视觉（Computer Vision）：是一种让计算机理解和处理数字图像或视频的技术。计算机视觉的任务包括图像分类、物体检测、语义分割、人脸识别、光学字符识别等。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：是一种让计算机理解、生成和处理自然语言文本的技术。NLP的应用包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、语音识别、语音合成等。

强化学习（Reinforcement Learning）：是一种让计算机通过与环境互动来学习最优策略的方法。强化学习已被成功应用于游戏智能、机器人控制、自动驾驶等领域。

专家系统（Expert Systems）：是一种基于知识和推理的人工智能技术，能够模拟人类专家解决问题的过程。专家系统主要包括知识库、推理机和用户界面三个部分。

机器人技术（Robotics）：是一种涉及计算机、机械、电子等多学科的技术，用于设计、制造和控制机器人。机器人技术在制造业、物流、医疗、家庭等领域得到了广泛应用。

自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉，具体要看与你交谈的对象是谁。我认为通过洞见级别来区分是最容易的。如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。

虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。

我们的目的并不是二者绝对或相对的定义，重要的是要认识到，这两种任务下对数据的预处理是相同的。

努力消除歧义是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。

以下就是处理文本任务的几大主要步骤：

1数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

3数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤

常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试

在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5模型评估

模型是否达到预期？

度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化

以上观点仅供参考，而在自然语言文本预处理方面的技术在国内效果比较好的并不多，具有代表性的如：北理工张华平博士的NLPIR大数据语义智能分析技术。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。如果感兴

AI（人工智能）课程通常包括以下内容，供您参考：

1 机器学习基础：介绍机器学习的基本概念、算法和方法，如监督学习、无监督学习、强化学习等。学习机器学习的数学基础，如线性代数、概率论和统计学等。

2 深度学习：深度学习是机器学习领域的一个分支，涉及神经网络的构建、训练和应用。学习深度学习的基本模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

3 自然语言处理：学习处理和理解自然语言的技术和方法，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。

4 计算机视觉：学习图像和视频数据的处理和分析技术，包括图像分类、目标检测、图像生成等。

5 数据挖掘与大数据：学习从大规模数据中提取有用信息的技术和工具，包括数据预处理、特征选择、聚类、分类等。

6 强化学习：学习在特定环境中通过与环境交互来学习最优策略的技术，适用于自主决策和控制领域。

7 人工智能伦理和法律：学习人工智能的伦理原则、法律规定和社会影响，探讨人工智能的道德和社会责任。

8 实践项目：进行实际的人工智能项目，通过实践应用所学知识和技术解决实际问题。

此外，还可能涉及其他相关领域的知识，如数据分析、算法设计、优化方法等。具体的课程内容可能因学校和课程设置而有所差异，建议您参考所选课程的具体课程大纲和描述，以了解更详细的学习内容。

　　自然语言处理（NLP），是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工。实现人机之间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。

　最近几年，科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索。不过，除了语音和机器翻译领域之外，自然语言处理在很多方面的进展并不大。例如，句子识别主要包括识别一个句子当中的动词、名词、形容词，都是非常简单、非常基础的任务，但从2009年到2017年间，其正确率提高了不到1%，目前的正确率也只有57%。尽管自然语言处理已经成为人工智能的热门细分行业，但技术本身尚有足够的成长空间，当前仍处于早期阶段。

　基于此，国家知识产权局专利分析普及推广项目人工智能关键技术课题组从专用技术和通用技术出发，围绕专利技术发展路线和重要申请人，对自然语言处理产业进行深度剖析，以供行业参考。

深度学习推动自然语言处理专利申请量快速增长

自然语言处理专利申请趋势与技术演化路径

　自然语言处理技术从1970年左右起步，一直到1985年，年最高申请量均不超过30项。

　1985年之后，随着网络技术和计算机技术的发展，丰富的语料库成为现实，同时硬件不断更新完善，自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法；申请量开始快速增长，至2000年，年申请量达到780项。贾里尼克和他领导的 IBM 华生实验室是推动这一转变的关键，他们采用基于统计的方法，将当时的语音识别率从70%提升到 90%。在这一阶段，自然语言处理基于数学模型和统计的方法取得了实质性的突破，从实验室走向实际应用。

　从 2008 年到现在，在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究， 由最初的词向量到 2013 年 word2vec， 将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮， 并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功，年申请量从2008年的1255项增长到2016年的3057项。深度学习是一个多层的神经网络，从输入层开始经过逐层非线性的变化得到输出，从输入到输出做端到端的训练。把输入到输出对的数据准备好，设计并训练一个神经网络，即可执行预想的任务。RNN 已经是自然语言护理最常用的方法之一， GRU、 LSTM 等模型相继引发了一轮又一轮的热潮。基于这种原因，从2009年开始，自然语言处理相关专利申请迎来新一轮的增长。

中美两国是该领域最具竞争力的国家

　从申请来源国来看，中美两国是该领域全球专利产生量最多的国家，为主要的技术储备国和来源国。

来自中美两国的专利申请趋势

　在该领域，从中美两国的申请趋势来看，两国的专利申请量均呈稳步增长态势，说明两国相对重视自然语言处理技术的研发与专利储备。总体而言，虽然早期中国相对于美国存在一定的差距，但经过长期的积累，中国在2012年超越美国成为全球专利申请量最高的国家，达到526项/年；随后差距进一步拉大，中国在2016年的时候达到1668项，为美国856项的2倍。中国已经超越美国，成为全球年申请量最高的国家，并极有可能在未来几年成为全球专利储备量最多的国家。

百度进入全球前十

中国创新主体专利储备有待加强

全球主要申请人专利申请量排名

　在全球主要申请人排名中，IBM在申请量方面优势较大，属于第一阵营；微软公司申请量与IBM的申请量相比少400余件，为IBM公司的4/5，属于第二阵营；排名第三的NTT通信与第十的富士康相差不到300件，属于第三阵营。中国方面，百度为第八名，申请量为457件；中国台湾的富士康也进入了全球前十。中国创新主体专利储备有待加强。

技术迭代加速，推动自然语言处理技术快速发展

（1）深度学习助推词性标注技术快速发展

词性标注，是给自然语言中每一个词都赋予其词性标记。正确的词性标注是自然语言处理的一个基本步骤，错误的词性判断可能会导致整个句子的理解错误。

词性标注技术发展路线

　从技术发展路线来看，在1980年前鲜有关于词性标注的专利申请，在1980年至1990年间，出现了基于规则的词性标注方法，这是人们提出较早的一种词性标注方法。基于规则的基本思想是建立标注规则集，并尽可能的使该标注规则集精确，而后使用该标注规则集对待标注语料进行标注，从而得到正确的标注结果。基于规则的词性标注的缺点是针对性太强，很难进一步升级，也很难根据实际数据进行调整，在实际的使用场合表现不够好。

　1990年后，基于统计的词性标注技术得到发展，隐马尔科夫、条件随机场等模型应用到了词性标注中，全部知识是通过语料库的参数训练自动得到，可以获得很好的一致性和很高的覆盖率，基于统计的词性标注方法因此被广泛应用。但基于统计的方法也同样存在缺点和局限性，例如在建立模型参数时，需要大量训练语料，而训练语料的选择会影响到精度。

　由于基于规则和基于统计的方法在处理某些问题时都不能做到尽如人意，于是有人提出了基于规则和统计结合的词性标注方法，主要是将词典与统计模型结合，这样相结合的词性标注方法在很大程度上弥补了单一方法对标注结果的影响，最大程度发挥了基于规则的方法和基于统计的方法的优点，实际上两种方法相结合就是理性主义方法和经验主义方法相结合。

　近年来，基于人工智能的方法也应用在词性标注中。相对于前面三种方法，该方法具有适应性强、精度高的优点，来自中国的申请人在这方面的研究较多，技术爆发力较强，取得了一系列研究成果。

（2）无监督学习是词语级语义的主要发展方向，创新主体加速进入，布局各有侧重

　语义分析的目标是通过建立有效的模型和系统，实现在各个语言单位（包括词汇、句子和篇章等）的自动语义分析，从而实现理解整个文本表达的真实语义。词汇级语义分析关注的是如何获取或区别词语的语义。

词语级语义分析专利技术发展路线

　词语级语义分析有多种方式，从发展路线来看，基于词典的语义分析中，词典语义、语法结构、双语词典和Yarowsky算法已经不再产生新的重要相关专利申请。基于实例和统计模型鲜有重要专利申请；由于关键词提取技术的发展，基于义词词典的相关技术在2017年仍有相关的重点专利产生，是将来的发展重点之一。与此同时，基于无监督学习，由于不需要专门的语料库，且具有较强的可扩展性，在大数据、算法和芯片技术的推动下，将成为未来的主要发展方向。

在华词语级语义重要申请人分析

　截至2018年8月，在华申请人当中，专利申请量超过三件的申请人共有6位，排名第一位的是齐鲁工业大学，后面依次为昆明理工大学、百度、腾讯、富士通和IBM。国外来华申请人方面，IBM在1999年开始提交了基于双词典的消歧专利申请，随后分别于2011年、2014产生基于上下文首字母缩略词以及基于词袋的专利申请；富士通于2012年提交首件基于双语言的消歧技术的专利申请，随后分别于2012年、2016年提交基于组合概率和针对缩减词的专利申请。昆明理工大学在2008年提交一件基于信息改进的贝叶斯方法的消歧技术的专利申请；腾讯的相关专利申请侧重于利用词语的热度、基于文本的内容，以及基于基本词词典和短语词典领域，同时提交一件与词典构建方面有关的专利申请；百度在2012年提交第一件相关专利申请，研究方向包括多粒度词典的构建、利用用户的选择、基于歧义词消解的搜索，并在2018年提交了一件基于无监督神经网络的词语级语义分析专利申请。

　早期，清华大学、北京大学、中国科学院声学所、哈尔滨工业大学、日电（中国）、谷歌等科研院所和企业均在国内进行相关专利申请。随着技术的发展以及创新主体的重视，南京邮电大学、华东师范大学、富士康、上海交通大学也进行相关领域研究。2014年以后，苏州大学、南京大学、中山大学等高校也加入到词语级的消歧研发之中。

　值得注意的是，虽然中国申请人在各个时期均有参与词语级的消歧研究之中，但除昆明理工大学外，大部分早期实力较强的中国申请人并没有持续地提交相关专利申请。在引领词语级消歧技术发展的无监督消歧中，仅有百度提交了一件相关专利申请。

（3）基于神经网络是机器翻译发展重点，IBM积累深厚，百度加速赶超

　在20世纪40年代至50年代，机器翻译相关技术处于理论研究阶段，计算机的发明和信息论的研究为机器翻译奠定了理论基础，这段时期并没有相关专利申请提出。

机器翻译系统产业及技术发展脉络

　20世纪60年代开始，进入基于规则的机器翻译系统时代。相关专利开始零星地出现，其中IBM作为计算机领域开拓者在这一时期扮演了非常重要的角色，并积累了大量规则机器翻译系统方面的基础专利。除此之外，大学、政府研究机构是这一时期的重要组成，类似Systran系统的机器翻译产品诞生于大学实验室，并通过政府项目合作而存活并发展。

　上世纪80年至90年，是机器翻译系统逐渐成熟并走向市场的阶段，这一时期专利申请量开始爆发，并主要来自于企业。而21世纪以来则显现出互联网企业在这一领域的优势，庞大的互联网语料库及算法积累，使得谷歌、微软、百度等互联网公司超越了IBM、东芝等老牌企业，尤其是近些年来深度学习带来的技术革命，数据资源的重要性开始大大降低，具有革命性的技术近年来都来自于对系统算法框架的创新。

展望未来

　虽然美国和日本在自然语言处理领域早期积累深厚，但近年来中国加速赶超，中国已成为全球年专利申请量最高的国家，专利储备量跃居全球第二，未来的竞争主要在中美两国展开。同时，人工神经网络与自然语言处理结合，推动了词法分析、句法分析、语义分析、语言模型和知识图谱技术等通用技术的快速发展，并加速机器翻译、自动文摘，自动问答、情感分析等专用技术的落地。加大基于神经网络的自然语言处理技术的研发，有助于中国和国内创新主体实现弯道超车，抢占人工智能高地。

殷其亮 叶盛 罗强|国家知识产权局专利分析普及推广项目人工智能关键技术课题组