AI百科知识-NLP自然语言处理

定义NLP自然语言处理

NLP（Natural Language Processing），全称自然语言处理，是计算机科学领域的一个重要分支，旨在开发能够理解人类语音和语言的计算机和软件。

人类语言和计算机语言有很大的差异，它们之间的桥梁是编程语言。我们所说的话和写的文字常常是非常复杂和模糊的，而计算机则是遵循编程指令基于逻辑的执行。这种差异导致传统计算机难以理解人类语言，因此自然语言处理的目标是改进计算机理解人类文本和语音的能力。

自然语言处理利用人工智能、机器学习以及计算语言学等技术，处理文本和语音数据，推断出含义、意图和情感，并作出相应的回应。如我们将看到的那样，自然语言处理在许多领域中应用广泛。

自然语言处理的概念比人们所认知的要早得多，自20世纪50年代以来，专家们一直在研究为计算机编程处理语言的方法。近年来，随着计算能力的提高和机器学习的发展，该领域取得了巨大的进展。

当我们思考NLP的重要性时，需要考虑人类语言的结构。除了构成书面句子的词汇、句法和语法之外，还有口语的语音、音调、口音和措辞。

我们以多种方式表达含义，同一个单词或短语可能具有完全不同的含义，这取决于说话者或作者的背景和意图。从本质上讲，语言有时甚至对人类来说都很难解释，因此使计算机理解我们是一个相当大的挑战。

但是，随着自然语言处理技术的发展，我们可以更好地与周围的技术接轨。它有助于为本质上非结构化的东西带来结构，这可以使软件更加智能，甚至使我们能够更好地与其他人沟通。

最终，NLP可以帮助提高人机互动的效率，并提供关于意图和情感的详细见解，使企业、消费者和技术人员从中受益。

现在我们已经对什么是自然语言处理有了一些了解，让我们更深入地了解其基本工作原理。需要注意的是，NLP是人工智能的一种高级应用，因此我们将关注于对该软件的一个非常高层次的解释。

关于自然语言处理，首先要注意的是，有几个任务构成了这个领域。根据所需的解决方案，这些任务中的一些或所有任务可能会相互作用。在基本水平上，NLP软件进行三个主要步骤：

当然，在这些步骤中还有更多的子步骤。这需要大量的语言学知识以及编程、算法和统计等领域的技能。

自然语言处理涉及的技术如下所列，这些技术解释了自然语言处理在某些任务上的工作细节：

自然语言处理是人工智能（AI）的一个分支，它也使用了机器学习（Machine Learning）和数据分析的元素。虽然它们是不同的领域，但它们有许多重叠之处。

每个领域都是由大量的数据驱动的，数据越多，结果越好。另一个特点是将高度非结构化的数据变为结构化的数据。同样，每个领域都可以用来提供洞察力，突出模式，并确定当前和未来的趋势。

自然语言处理具有许多这些属性，因为它是建立在相同的原则之上。人工智能是一个专注于机器模拟人类智能的领域，而自然语言处理则特别专注于理解人类语言。两者都建立在机器学习的基础上——使用算法来教机器如何自动完成任务并从经验中学习。

语言翻译。NLP面临的挑战之一是实现准确的跨语言翻译，这个领域已经取得了重大进展。基于规则的机器翻译需要大量语法规则和两种语言的词典，而最近的AI翻译方法使用统计机器翻译，通过利用现有翻译数据来推导未来的翻译。
语音助手。无论是国内的小爱同学、天猫精灵还是小度，还是国外的Siri、Alexa和Google Assistant，都是由NLP驱动的语音助手。它们使用NLP将用户的语音或文本输入与命令匹配，并提供响应。通常使用声音频率和波形记录和分析，以确定含义。
搜索引擎结果。搜索引擎已经成为我们生活中不可或缺的一部分。但传统上，搜索引擎并不理解人们的搜索内容和搜索方式背后的意图。语义搜索是NLP的一个领域，可以更好地理解人们的搜索意图，并提供更有意义的结果。除了提供更好、更直观的搜索结果外，语义搜索还对数字营销，特别是搜索引擎优化领域有影响。
预测性文本。预测性文本是指在智能手机键盘、搜索引擎搜索栏或写电子邮件时，NLP研究个人和群体如何使用语言，并对接下来会出现的词或短语做出预测。机器学习模型会研究下一个可能出现的词的概率，并提出建议。