自然語言處理，通?？s寫為 NLP，是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能 （AI）的一個(gè)分支，它關(guān)注使計(jì)算機(jī)能夠以與人類相同的方式理解口語和文本。NLP 技術(shù)理想地使機(jī)器不僅能夠理解文本或語音數(shù)據(jù)，而且能夠用自己的文本或語音做出響應(yīng)。該技術(shù)借鑒了多個(gè)領(lǐng)域——計(jì)算語言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型和統(tǒng)計(jì)模型——以更好地連接人機(jī)通信。

什么是 NLP，它是如何工作的?

NLP 的工作原理是將語言分解成更短、更簡單的部分，稱為標(biāo)記。標(biāo)記是我們用來串在一起并形成句子的語言部分，例如單詞和標(biāo)點(diǎn)符號。然后，NLP 技術(shù)嘗試使用更高級別的 NLP 功能來理解這些令牌之間的關(guān)系，其中包括:

• 內(nèi)容分類:提供語言文檔摘要，包括內(nèi)容警報(bào)、重復(fù)檢測、搜索和索引
• 主題發(fā)現(xiàn)和建模:解釋文本組的主題和含義，并將高級分析應(yīng)用于文本
• 上下文提取:自動從基于文本的源中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
• 情感分析:識別存儲在大量文本中的基于觀點(diǎn)的語言
• 文本到語音和語音到文本的轉(zhuǎn)換:將語音命令轉(zhuǎn)換為文本，反之亦然
• 文檔摘要:通過自動創(chuàng)建概要來壓縮大量文本
• 機(jī)器翻譯:類似于語音翻譯，自動將文本或語音從一種語言翻譯成另一種語言。

自然語言處理被廣泛用于各種行業(yè)并且有很多用途。一些突出的例子包括電子郵件過濾器、智能助手、搜索結(jié)果、預(yù)測文本、語言翻譯、數(shù)字電話、數(shù)據(jù)分析和文本分析。

NLP 對于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注過程也很重要。數(shù)據(jù)標(biāo)注是指為數(shù)據(jù)添加注釋或標(biāo)記以便機(jī)器學(xué)習(xí)程序可以識別的過程。在 NLP 的上下文中，數(shù)據(jù)標(biāo)記可以幫助計(jì)算機(jī)為口語或文本分配含義。NLP 是一種有用的數(shù)據(jù)標(biāo)記方法，尤其是在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)。NLP 可用于通過多種方法自動化數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。NLP 在數(shù)據(jù)標(biāo)記中的一個(gè)常見用例是教計(jì)算機(jī)以一種稱為命名實(shí)體識別的方法檢測或發(fā)現(xiàn)句子的核心含義?？梢越逃?jì)算機(jī)識別某些單詞或短語并為其賦予含義，例如檢測“Eric”是一個(gè)人或“California”是一個(gè)位置。

NLP 可以為數(shù)據(jù)標(biāo)記提供的另一種方法是語義分析——一種可以識別句子語調(diào)的算法。這種方法的一個(gè)常見示例是教計(jì)算機(jī)識別正或負(fù)的二進(jìn)制音調(diào)，盡管已經(jīng)使用了具有更多細(xì)微差別的更高級的分類器。此方法也可以應(yīng)用于標(biāo)題為“文檔標(biāo)簽”的字段中的整個(gè)文檔。

NLP 數(shù)據(jù)標(biāo)記中其他更高級的任務(wù)包括:

• 共指解析——查找對文本中特定實(shí)體的所有引用的任務(wù)
• 依存關(guān)系解析——教計(jì)算機(jī)檢查句子中單詞之間的依存關(guān)系以分析其語法結(jié)構(gòu)
• 語法樹——也稱為解析樹;指的是發(fā)現(xiàn)句子句法的樹結(jié)構(gòu)

這些方法可以幫助機(jī)器更好地分解句子的結(jié)構(gòu)并導(dǎo)航人類語言中的歧義。上述方法也可以相互混合使用，以突出文檔標(biāo)簽的單個(gè)單詞。