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自然语言处理:它是什么和它如何工作

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Hassan是一名数据科学家,获得了Heriot-Watt University的数据科学硕士学位。

使用统计方法为计算机提供理解人类语言能力的实践。

使用统计方法为计算机提供理解人类语言能力的实践。

自然语言处理(NLP)是一套允许计算机理解、分析和处理人类语言的技术。“自然语言”是指人类使用的任何口头或书面语言。迄今为止,自然语言处理在计算语言学和机器翻译领域的应用最为广泛。但它也被用于其他领域,如搜索引擎和人工智能。本文将使用来自不同行业(包括医疗保健、金融、教育、营销等)的示例解释自然语言处理及其工作原理。

自然语言处理的定义

自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个子集,人工智能是计算机执行任务的能力。这些任务通常需要人类的智慧。自然语言处理是计算机理解和处理人类语言并从中提取意义的能力。

例如,当你输入“我附近的餐馆”之类的信息时,搜索引擎就能理解你想要什么。这使得人类可以使用英语或普通话等自然语言与我们的技术进行交互,而不是把每个单词和短语都写下来。

自然语言处理是如何运作的?

自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)和计算机理解人类语言能力的一个子集。它允许计算机识别单词、短语和句子的含义,并根据识别的含义采取行动。

NLP可以用于各种目的,例如阅读网页、电子邮件或社交媒体帖子中的文本;理解Siri等语音助手的语音指令;将文本转换为语音;总结文件;阅读病历;过滤垃圾邮件信息,检测社交媒体帖子中的情绪,等等。

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自然语言处理中的机器学习与人工智能

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是指计算机理解人类语言的能力。它是人工智能(AI)的一个分支,将机器学习与语言学相结合,创建自然的语言理解系统。例如,自然语言理解(NLU)应用NLP技术从文本中提取意义,并对其进行进一步处理,如情感分析或问题回答。

《自然语言理解》使用机器学习算法分析原始文本数据,该算法使用建立在大型语料库(主体)文档上的统计模型,称为训练集。然后,这些算法被用于从新记录中提取信息,而不需要人工监督;对于那些希望客户的问题能够自动得到解答,而不需要24/7随时待命的企业来说,这让它们成为了非常有用的工具。

自然语言处理和机器学习算法可以从文本中提取情感,因为它们变得更复杂。这可以帮助公司提供更好的客户服务,甚至在有人不喜欢某产品并留下负面反馈的情况下发现欺诈行为。此外,随着NLU在理解人类语言方面越来越好,它将能够回答我们以前可能不知道存在的问题。

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NLP的应用

NLP有很多用途。使用NLP最常见的方式之一是开发用于客户服务和其他与人类互动的聊天机器人。对于企业来说,聊天机器人是节省人力成本的绝佳方式,但它们需要理解人们说了什么才能做出适当的回应。

NLP也被用于Alexa或Siri等语音助手以及谷歌和Bing等搜索引擎。语音助手允许用户通过语音而不是在键盘上输入与他们的设备进行交互。这有助于那些使用传统电脑有困难的人,因为它不需要精细的运动技能或眼手协调能力(尽管仍有一些挑战)。此外,搜索引擎使用机器学习算法等NLP技术,使它们能够理解自然语言查询(“最近的咖啡店在哪里?”),而不仅仅是纯文本搜索(“咖啡店”)。

NLP也被用于自动语音识别(ASR)系统,可以帮助残疾人或行动受限的人。ASR是一种人工智能(AI)技术,通过分析声波,将人类的语言转换成文字。

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为什么公司使用自然语言处理?

在这种情况下,自然语言处理被用来分析和理解文本。这对于需要处理大量非结构化数据的客户服务或医疗保健行业很有帮助。

NLP还可以用于改进业务流程和客户体验。例如,公司可能希望客户的在线购物体验尽可能简单,通过根据他们的偏好提供产品信息、评论和建议。
自然语言处理也被应用于其他几个领域,如欺诈检测和财务分析。

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2022年及以后自然语言处理的未来是什么?

许多公司使用NLP来改善客户体验,创造个性化交互。随着NLP越来越先进,这些公司将继续使用它。不过,他们也可能开始使用更复杂、更能独立学习的其他类型的人工智能。例如,一些公司将开始将深度学习集成到他们的语言处理程序中,这样系统就可以在没有人工干预的情况下单独做出决定,为创建定制客户体验创造一个更有效的过程。

NLP的未来应用是令人兴奋的,因为它包括了人们通过文本或语音与计算机交流的所有领域,如客户服务或自动书写系统(机器翻译)。考虑到我们如何在日常生活中使用这项技术,可能性是无限的!

最终的想法

自然语言处理是一个迷人的领域,在未来几年只会变得更加重要。正如我们上面看到的,NLP有几个应用程序。对于一般的人类语言,也有一些迷人的暗示。例如,许多研究人员认为,计算机比任何其他动物都更能理解我们的语言,这将把我们带入一个人类不需要书面语言的时代!我希望这篇文章能够帮助您了解什么是NLP,为什么它是必要的,它是如何工作的,以及NLP令人兴奋的未来。感谢您的阅读!

本内容是准确和真实的最好的作者的知识,并不是要取代正式和个性化的建议,从一个合格的专业人士。

©2022哈桑

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