自然语言处理:它是什么以及它为何重要

希望在您的业务或下一个项目中释放自然语言处理的潜力?以下是您入门所需的所有信息和资源。

处理和生成人类语言的能力使任何计算机都不仅仅是一台机器,因为它打破了障碍,简化了人机交互,为新的计算系统提供了大量机会,并提高了生产力。

这篇博文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,用于市场研究、社交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。

更多自然语言处理任务

除了上面列出的处理步骤之外,自然语言处理中还经常使用许多其他任务来获得所需的结果。以下是一些较受欢迎的。

  • OCR:OCR 代表光学字符识别,它是一种用于将图片转换为数字数据的技术。例如,当您需要扫描发票或收据以提取其中的数字并将其保存在公司的数据库中时,您将使用具有 OCR 功能的软件程序。然而,OCR 技术也有其局限性,例如文字准确性、上下文和语义理解。但通过添加 NLP,OCR 程序可以通过更多的上下文理解、可操作的见解、更高的准确性和分类来产生更好的输出。
  • 语音识别:从数字转录服务到语音助手和声控设备,语音识别的用途非常广泛。然而,如果没有上下文和情感分析的附加信息,简单的音频语音识别并没有多大用处。 NLP 通过提供音频输入的文本输出,进一步使语音识别技术变得非常有用,这些文本输出可以进一步输入到其他机器中,以提高工作效率。
  • 文字转语音:将书面文本转换为可听语音,通常用于为聊天机器人和虚拟助理提供类似人类的可听声音。尽管最初的实现声音单调,但更现代的 文字转语音 系统如 十一实验室 已经变得如此之好,以至于你几乎无法将它们的输出与原始声音区分开来。
  • 自然语言理解:这是合理理解任何数据集的过程。自然语言理解涉及任何可以提高文本理解和解释的任务,从命名实体识别到句法和语法分析、语义分析以及不同的机器学习算法。
  • 自然语言生成:最广为人知的任务之一。在这里,数据被转化为任何人都可以通过讲故事或解释东西来理解的文字。这就是聊天机器人用来生成有趣对话的方法。另一种类型的自然语言生成是文本到文本生成,其中一个输入文本被转换为完全不同的文本。这种方法常见于摘要、翻译和改写机器人中。
  • 命名实体识别:NER 或命名实体识别是一种信息提取子任务,涉及将项目或实体识别并分类到先前定义的类别中。因此,NER 可以帮助机器从文本或文档中识别特定实体,例如人、汽车或地点,从而改进有意义信息的提取。
  • 情绪分析: 这是自然语言处理的另一个子领域,试图从文本数据中提取和理解情感和个人观点。这种能力使机器能够通过衡量讽刺、文化差异以及积极、消极和中性情绪等情绪,更好地应对人类交流的复杂性。企业将其用于市场研究、品牌监控、客户支持和社交媒体分析。
  • 毒性分类: 当您在论坛或社交媒体上发布仇恨言论并且主持人机器人会自动标记它时,您就会被毒性分类人工智能模型抓住。这些系统经过机器学习和各种算法的训练,使用 NLP 来自动识别和分类有害内容,例如文本数据中的侮辱、威胁和仇恨言论。
  • 概要:NLP 使 AI 模型能够快速读取大量信息,而这些信息本来需要人类花费更多时间。然后确定文本中最重要的部分并以连贯的形式呈现。这可以节省用户的时间和精力,增强理解并改进决策。
  • 词干:一种将单词减少到词根的预处理方法。有助于更好地理解文本。

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,例如 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

  1. 斯坦福自然语言处理小组: https://nlp.stanford.edu/
  2. Coursera: https://www.coursera.org/
  3. 深度学习.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
  4. 快速数据科学: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  5. 卡格尔: https://www.kaggle.com/
  6. 快速数据科学: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  7. 自然语言工具包: https://www.nltk.org/
  8. 抱脸: https://huggingface.co/
  9. 维基百科: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
  10. 机器学习掌握: https://machinelearningmastery.com/
  11. 很棒的自然语言处理: https://github.com/keon/awesome-nlp
  12. 亚马逊理解: https://aws.amazon.com/comprehend/
  13. 谷歌云自然语言: https://cloud.google.com/natural-language
  14. 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。

Nnamdi Okeke

纳姆迪·奥克克

Nnamdi Okeke 是一位喜欢阅读各种书籍的计算机爱好者。 他偏爱 Linux 而不是 Windows/Mac,并且一直在使用
Ubuntu 从早期开始。 你可以在推特上通过 邦戈特拉克斯

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