什么是自然语言处理技术?

你是否曾在早上通勤前让Siri或Alexa更新交通状况，并对其答案的准确性和表达方式感到惊讶?得益于自然语言处理(NLP)的强大功能自动语音识别(ASR)，这些数字助理可以分析和理解你的问题，破译你的意图，生成答案，并将其传递给你。现在你可以避免延误，让你的一天保持在正轨上。

数字助理只是NLP的日常应用之一，NLP是一项正在改变人类与机器沟通方式的技术。在本文中，我们将深入了解NLP这个令人兴奋的世界，解释它是什么、它是如何工作的，以及它是如何最常用的。让我们开始吧。

什么是自然语言处理(NLP)?

自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个子集，它使计算机能够阅读和理解人类的语言，因为它是说的和写的。通过综合利用计算机科学和语言学的力量，科学家可以创建能够处理、分析和提取文本和语音意义的系统。

这些系统由机器学习和复杂的深度学习算法驱动，有无数的现实应用，从自动文本翻译到语音GPS技术，再到客户服务聊天机器人。

信不信由你，NLP自20世纪50年代早期就存在了当时，乔治敦大学(Georgetown University)和IBM首次尝试用机器自动生成的方法将60多个俄语句子翻译成英语。自那以后的几十年里，NLP取得了长足的进步。由于现代计算能力、数据科学的进步以及对大量数据的访问，NLP模型每天都变得越来越精确。事实上，NLP技术在现代社会是如此普遍，以至于我们常常把它视为理所当然。但如果你放眼数字助理和电子邮件过滤器之外，它是一门了不起的科学——而且是一门非常复杂的科学。

自然语言处理是如何工作的?

NLP由机器学习就像处理其他数据一样处理语音和文本数据。这些机器学习系统被输入数小时的训练数据，这样它们就可以自动提取、分类和标记不同的语音或文本，以便预测接下来会发生什么。这些NLP算法接收到的数据越多，其分析和输出就越准确。

一般来说，NLP任务将语言分成更短、更基本的部分。基本任务包括:

标记

标记化是自然语言处理的第一步。它需要将一串单词分解成更小的单位，称为“令牌”。

举个例子:我真的很喜欢这首歌!我真的很喜欢这首歌!

词性标注

词性标注是指定词性类别的过程(名词，动词，形容词，conjunctioN，等等)到每个标记。所以，如果我们看上面的例子，它看起来像这样:

“I”:代词，“really”:副词，“love”:动词，“this”:指示，“song”:名词，“!”:标点，句子更近

分解句子并分配标签有助于机器理解单个单词之间的关系，并使其能够对语义做出假设。

词元化和阻止

词元化和词干化是文本规范化的任务，帮助准备文本、单词和文档以进行进一步的处理和分析。根据斯坦福大学，词干化和义理化的目的都是将一个词的屈折形式和有时与派生相关的形式简化为一个共同的基本形式。例如:

• 是,我是吗 是

• 汽车，汽车，汽车，汽车 车

这个文本映射将产生如下结果:

这个男孩的车是不同的颜色 男孩的车颜色不同

由于单词有如此多不同的语法形式，NLP使用词元化和词干化将单词简化为词根形式，使它们更容易理解和处理。

Stopword删除

Stopword removal是指从文本中删除常见词汇，从而只留下能够提供最多信息的独特术语。删除那些对文本几乎没有语义价值的高频词(如“the”、“to”、“a”、“at”等)是很有必要的，因为留下这些词只会让分析变得混乱。

词义消歧

词义消歧是根据一个词在特定语境中的使用情况来确定这个词的意思或“意思”的过程。虽然我们很少考虑一个单词的含义如何完全改变，取决于它的使用方式，但它在NLP中是绝对必须的。

例如“bass”这个词，它有两种不同的“意思”:

• “她贝斯弹得很好。”
• “你能把音响的低音关小点吗?”车子在摇晃。”

人们知道第一句话是指乐器，第二句是指低频输出。NLP算法可以分辨出两者之间的区别，并最终根据训练数据推断出意义。

文本分类

文本分类根据非结构化文本的内容，为其分配预定义的类别(或“标签”)。文本分类对情感分析特别有用，情感分析是一种用来确定语言是积极的、消极的还是中性的技术。例如，如果一段文字提到了一个品牌，NLP算法可以确定有多少提及是正面的，有多少提及是负面的。

公共自然语言处理应用

搜索引擎

在线搜索引擎是NLP最常见的例子。每次你在互联网上搜索，搜索引擎都会使用强大的算法，根据你的关键词和你的意图生成结果。这就是系统如何基于相关术语和建议主题为你提供结果的方式——它从你点击的内容中学习。当您选择一个搜索结果时，系统将其解释为“正确的”搜索，并使用该信息在未来变得更加准确。

电子邮件过滤器

许多电子邮件平台可以自动组织你的电子邮件收件箱分类，如主要，社会，促销和垃圾邮件。这种分类要感谢关键字提取，这是一种NLP任务，机器在这个任务中分析主题行中的单词，将它们与预先确定的标签关联起来，然后学习将它们分类到它们所属的位置。经过多年的训练数据，这些邮件过滤器现在非常准确，使你的收件箱不会变得一团糟。

客户服务自动化

我们可以类似地将NLP应用于自动化手动客户服务任务。文本分类使公司能够根据关键字、主题、情感和重要性对客户支持单进行标记，从而为人工客户服务代表腾出宝贵的时间。通过消除这些重复的手工任务，客户服务团队可以为客户提供更好的支持，并在他们的流程中提高效率。

聊天机器人

客户需要快速、按需的服务。聊天机器人是一种能够模拟人类文本对话的程序。通过自然语言处理和生成，聊天机器人可以解释客户类型背后的意图，识别关键字，并基于他们对数据的理解生成响应。

这些最好的聊天机器人可以甚至能理解顾客的情绪并提供有用的评论。这些机器可以大大减少客户服务电话的等待时间，因此您可以为客户提供更快的解决方案，同时也将您的员工解放出来做更复杂的工作。

自动机器翻译

自动机器翻译已被广泛使用多年;然而，尽管自上世纪50年代乔治城大学的第一次实验以来，自动翻译的能力有所提高，但它仍然面临挑战。有效的翻译不仅要准确，而且要抓住输入语言的语气和情感。仅仅用一种语言的单词替换另一种语言的单词是不能传达预期的结果的。

自然语言处理的影响

在短短几年内，NLP已成为人工智能领域中最令人兴奋的领域之一。不久以前，能够理解人类语言的计算机还只是科幻小说里才有的想法。但由于对计算机科学、机器学习和语言学的广泛研究，机器现在可以分析语言数据，理解文本和口语。

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