自然语言处理：它是什么以及它为何重要

处理和生成人类语言的能力赋予任何计算机不仅仅是一台机器的能力——因为它打破了障碍，简化了人机交互，为新的组合提供了无数的机会。计算系统和提升生产率.

本篇新闻这篇文章探讨了自然语言处理，以了解它对您和您的企业有何用处。

什么是自然语言处理？

自然语言处理，也称为 NLP，是计算机科学和语言学的一个子领域。它旨在为计算机提供理解、解释和生成人类语言的能力。

语言是人类交互的核心，NLP 是以最自然的方式（包括通过文本、语音甚至手语）连接人类与计算机的桥梁。

自然语言处理可以追溯到 1950 世纪 XNUMX 年代初期，乔治城-IBM 实验 1954 年，它自动将 60 多个俄语句子翻译成英语。在本世纪后半叶，这些系统的发展仍在继续，但大多数系统都采用手写规则。

然而从 1980 世纪 XNUMX 年代末开始，统计自然语言处理诞生于不断增长且更便宜的处理能力。它采用了统计模型和机器学习技术，例如平行语料库从大型数据集中发现模式、关系和概率。然而，到 2000 年代初，神经网络因其更好的性能而成为首选的机器方法。

如今，不同类型的神经网络用于自然语言处理。他们包括：

变压器型号
BERT（来自变压器的双向编码器表示）
CNN（卷积神经网络）
RNN（循环神经网络）
LSTM（长短期记忆）网络。

这些模型将各种任务和子任务应用于输入数据，以产生所需的输出，例如文本生成、语言理解、语音识别、翻译等。

为什么 NLP 很重要？

NLP 的应用非常广泛，并且在不断发展。这使其成为许多行业和用途的重要技术。这里有一些例子：

机器翻译： NLP 被应用于以惊人的精度和语法完整性从一种语言翻译成另一种语言。
虚拟助理： 从提供客户服务到回答一系列问题、提供陪伴以及通过语音命令运行任务，NLP 正在帮助提高员工的生产力并提高许多人的生活质量。
文本分析与总结： NLP 可以更轻松地以令人印象深刻的速度从大型文档中提取关键信息。它有助于比任何人更快地总结文档、文本、电子邮件或网页。
情绪分析： 通过理解文本或文档中表达的情感和观点，企业可以提取有价值的信息进行市场研究，社会化媒体监控和未来的营销活动。

自然语言处理的工作原理

自然语言处理的重点是通过结合语言学和计算机科学的力量，使用各种技术，使计算机能够理解和解释人类语言，这些技术可以从依赖于预定义规则的基于规则的方法，到从标记的训练数据中学习其模式的统计模型，以及使用神经网络来识别和分类文本中更复杂的模式的更现代的深度学习模型。

虽然不同的系统在 NLP 的实现上会有所不同，但涉及不同步骤的一般过程如下：

文本预处理：这是所有其他工作开始之前的初始阶段。首先，文本正文被分解为单个单词或更小的单元，例如称为标记的短语。这个过程本身称为标记化，它有助于有效的组织和处理。其他预处理任务包括小写，其中所有文本都转换为小写字母以保持一致性，并删除对含义影响不大的停用词。
词性标注：此步骤涉及为上面步骤 1 中导出的每个标记分配语法标签。语法标签包括名词、动词、形容词和副词。此步骤有助于理解输入文本的句法结构。
命名实体识别（NER）：命名实体包括人名或地名、组织地址、汽车型号等内容。此步骤涉及文本中命名实体的识别和分类。这里的目标是提取可能重要的信息，以帮助更好地理解文本。
语法分析和语法分析：在这里，您分析文本中句子的语法结构，以尝试理解单词和短语之间的关系。此步骤的目标是理解文本的含义和上下文。
情感分析：通过情感分析，您希望掌握文本中表达的想法。情绪可以是积极的、消极的或中性的，有助于更好地描绘对特定主题的整体态度或观点。
语言建模：此过程涉及构建统计或机器学习模型来捕获语言数据中的模式和关系。这些模型支持语言生成、机器翻译或文本摘要等任务。
输出生成：最后一部分是生成给用户的输出。这对于语言翻译和文本摘要等任务是必要的。

现实世界的 NLP 应用

以下是自然语言处理和相关技术的不同实际应用的列表。

聊天机器人喜欢 ChatGPT.
翻译器，例如英语到德语或俄语到法语的人工智能翻译器。
虚拟助理，例如苹果的 Siri，亚马逊的Alexa，以及 OpenAI 的 ChatGPT。
自动更正系统，例如 grammarly破解.
搜索引擎喜欢优网.
文本摘要就像您可以从 ChatGPT 获得的一样。

NLP 的挑战

尽管自然语言处理在许多领域取得了重大进展，但该技术仍然面临一些问题。以下是一些主要的：

歧义和上下文：人类语言是复杂的并且本质上是含糊的。因此，机器要完全掌握所有情况下的人类交流仍然是一项艰巨的任务。
数据和模型偏差： 人工智能系统通常会基于其训练数据而存在偏见。因此，无论模型有多好，总会存在一些偏见，从而引发道德问题。
缺乏理性：机器也不具备人类天生的常识和推理能力，在系统中实现它们同样是一项艰巨的任务。

NLP 学习资源

斯坦福自然语言处理小组： https://nlp.stanford.edu/
Coursera： https://www.coursera.org/
深度学习.AI： https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
快速数据科学: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
卡格尔： https://www.kaggle.com/
快速数据科学： https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
自然语言工具包： https://www.nltk.org/
抱脸： https://huggingface.co/
维基百科： https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
机器学习掌握： https://machinelearningmastery.com/
很棒的自然语言处理： https://github.com/keon/awesome-nlp
亚马逊理解： https://aws.amazon.com/comprehend/
谷歌云自然语言： https://cloud.google.com/natural-language
斯帕西： https://spacy.io/

结论

自然语言处理是人工智能的一个令人着迷的领域，它使机器能够完成几十年前无法想象的事情。这项技术扩大了计算机应用领域并正在创造新的市场。

您已经了解了许多不同的功能、实际应用程序以及可帮助您开始使用 NLP 的可用工具。然而，您需要找到利用它们来开发智能系统的方法，以释放您和您的业务的潜力。