自然语言处理:它是什么以及它如何工作
Hassan是一名数据科学家，他获得了赫瑞瓦特大学的数据科学硕士学位。
使用统计方法使计算机具有理解人类语言的能力的实践。
由作者在Canva制作的图像
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”一词是指人类使用的任何口语或书面语言。迄今为止，NLP在计算语言学和机器翻译中应用最为广泛。但它也被用于搜索引擎和人工智能等其他领域。本文使用来自不同行业(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。NLP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”时，搜索引擎可以理解你的要求。这使得人类可以使用自然语言(如英语或汉语普通话)与我们的技术进行互动，而不是把每个单词和短语都写出来。
NLP是如何工作的?
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个子集，是计算机理解人类语言的能力。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，例如从网页、电子邮件或社交媒体帖子中读取文本;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。
图片由Markus Winkler在Unsplash上拍摄
自然语言处理中的机器学习与人工智能
自然语言处理(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结合起来，创建自然语言理解系统。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，使用建立在大型语料库(主体)文档(称为训练集)上的统计模型分析原始文本数据。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;对于那些希望自动回答客户问题而不需要24/7人员的企业来说，这使得它们成为非常有用的工具。
自然语言处理和机器学习算法可以从文本中提取情感，因为它们变得更加复杂。这可以帮助公司提供更好的客户服务，甚至在有人不喜欢产品并留下负面反馈时发现欺诈行为。此外，随着NLU在理解人类语言方面的进步，它将能够回答我们以前可能不知道存在的问题。
自然语言处理的应用
自然语言处理有很多用途。使用NLP最常见的方法之一是开发聊天机器人，用于客户服务和与人类的其他互动。聊天机器人可以成为企业节省人力成本的绝佳方式，但它们需要理解人们所说的话，才能做出适当的回应。
NLP也用于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与设备交互，而不是在键盘上打字。这可以帮助那些使用传统电脑有困难的人，因为它不需要精细运动技能或手眼协调能力(尽管仍然有一些挑战)。此外，搜索引擎使用NLP技术，如机器学习算法，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，这可以帮助残疾人或行动不便的人。ASR是一种人工智能(AI)技术，可以让计算机通过分析声波并将其转换为文字，将人类的语音转换为文字。
图片来源:Charanjeet Dhiman
为什么公司要使用自然语言处理?
在这种情况下，自然语言处理被用于分析和理解文本。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非常有帮助。
NLP还可以用于改进业务流程和客户体验。例如，一家公司可能希望客户的在线购物体验尽可能简单，根据他们的喜好为他们提供产品信息、评论和建议。
自然语言处理也应用于其他几个领域，如欺诈检测和财务分析。
图片来自Andy Kelly在Unsplash网站
2022年及以后自然语言处理的未来是什么?
许多公司使用NLP来改善客户体验和创建个性化的交互。随着NLP变得越来越先进，这些公司将继续使用NLP。不过，他们也可能开始使用其他类型的人工智能，这些人工智能更复杂，能够独立学习。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为干预的情况下单独做出决策，从而为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，因为它们包括人们通过文本或语音与计算机交流的所有领域，例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。正如我们在上面看到的，NLP有几种应用。总的来说，这对人类语言也有一些有趣的影响。例如，许多研究人员认为，计算机比任何其他动物都能更好地理解我们的语言，这将引领我们进入一个人类不需要书面语言的时代!我希望这篇文章能帮助您了解什么是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!
据作者所知，这些内容是准确和真实的，并不意味着要取代来自合格专业人士的正式和个性化的建议。
©2022哈桑