NLP自然语言处理的定义

NLP（全称Natural Language Processing），即自然语言处理，是计算机科学的一个领域，重点是创建能够理解人类语音和语言的计算机和软件。

人类和计算机的语言是非常不同的，编程语言作为两者之间的中介存在。我们说话和写作的方式是非常细微的，而且往往是模棱两可的，而计算机则完全是基于逻辑的，遵循它们被编程执行的指令。这种差异意味着，传统上计算机很难理解人类语言，而自然语言处理旨在改善计算机理解人类文本和语音的方式。

NLP使用人工智能和机器学习，以及计算语言学，来处理文本和语音数据，从中得出意义，弄清意图和情感，并形成回应。正如我们将看到的那样，自然语言处理的应用非常广泛和众多。

NLP自然语言处理的重要性

自然语言处理的概念比你认知的还要早，早在20世纪50年代，专家们就一直在寻找为计算机编程以进行语言处理的方法。近些年，随着计算能力的提高和机器学习的发展，该领域才有了巨大的进步。

当我们思考NLP的重要性时，值得考虑的是人类语言是如何结构的。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。

我们以许多不同的方式传达意义，同一个词或短语可以有完全不同的意义，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，所以让机器理解我们是一个相当大的成就。

然而，随着自然语言处理的改进，我们可以更好地与我们周围的技术对接。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可以帮助产生更好的人机互动，以及提供关于意图和情感的详细见解，让企业、普通消费者和技术人员从中受益。

NLP自然语言处理的工作原理

现在我们对什么是自然语言处理有了一些了解，让我们深入了解其工作原理的基本情况。值得注意的是，NLP是人工智能的一个相当高级的应用，所以我们将着眼于对该软件的一个非常顶层的解释。

关于自然语言处理的第一件事是，有几个功能或任务构成了这个领域。根据所需的解决方案，其中一些或所有的功能可能同时互动。在一个基本水平上，NLP软件进行三个主要过程：

• 首先，它将语言（语音或文本）分解成小块
• 其次，它试图理解这些信息片段之间的关系
• 最后，它试图从这些关系中创造意义

当然，在这些过程中，还有更多的步骤参与其中。需要大量的语言学知识，以及编程、算法和统计。

自然语言处理涉及的技术

如下列表，我们提供了一些关于自然语言处理在某些任务上如何工作的进一步细节：

• 语音识别。将语音数据转化为文本数据的过程，语音识别软件将语音分解为各个声音，使用算法将意义拼凑起来。
• 词义歧义化。在许多语言中，相同的词可以根据上下文有不同的含义。词义辨析（WSD）是分析语言以区分不同含义的过程。
• 核心推理解决。这个过程有助于确定文本或语音中的词是否以及何时指代同一实体，一个很好的例子是解决哪些代词（他、她、他们）是指哪个人或物体。
• 情感分析。语言往往有很多微妙之处，NLP可以用来从语言中提取情绪和态度，无论是积极的还是消极的。

NLP、AI和机器学习的关系

自然语言处理是人工智能（AI）的一个分支，它也使用机器学习（Machine Learning）和数据分析的元素，虽然这些是不同的领域，但它们却又是重叠的。

每个领域都是由大量的数据驱动的，数据越多，结果越好。为高度非结构化的数据带来结构是另一个特点。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。

NLP自然语言处理的应用和例子

• 语言翻译。NLP的挑战之一是产生从一种语言到另一种语言的准确翻译，这是一个相当成熟的机器学习领域，也是近年来取得重大进展的一个领域。当然，这里有许多因素需要考虑。直接逐字翻译往往没有意义，许多语言翻译者必须确定输入语言以及确定输出语言。较早的语言翻译形式依赖于所谓的基于规则的机器翻译，其中需要大量的语法规则和两种语言的词典。最近的AI翻译方法依赖于统计机器翻译，它使用来自现有翻译的数据来通知未来的翻译。
• 语音助手。无论是国内的小爱同学、天猫精灵或者小度，还是国外的Siri、Alexa、谷歌助手，我们中的许多人都在使用这些由NLP驱动的语音助手。这些智能助手使用NLP将用户的语音或文本输入与命令相匹配，根据请求提供响应。通常情况下，它们通过记录和检查你的声音的频率和声波，并将其分解成少量的代码来做到这一点。然后用一种算法分析这种代码，以确定其含义。
• 搜索引擎的结果。搜索引擎成为我们生活的一部分已经有较长的时间了。然而，传统上，它们对于确定人们搜索的内容和方式的背景并不是特别有用。其中，语义搜索是自然语言处理的一个领域，可以更好地理解人们搜索（无论是通过语音还是文本）背后的意图，并根据它返回更有意义的结果。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。你可能已经在几个地方看到了自然语言处理的这种应用。无论是在你的智能手机键盘、搜索引擎搜索栏，还是在你写电子邮件时，预测性文本都相当突出。这种类型的NLP研究个人和群体如何使用语言，并对接下来会出现什么词或短语做出预测。机器学习模型会研究哪个词接下来会出现的概率，并在此基础上提出建议。