自然语言处理 (NLP)：概念和应用
Posted: Wed Dec 04, 2024 8:55 am
发现与机器对话的力量！借助自然语言处理，您可以与聊天机器人和虚拟助理进行交互，以解决您的问题并立即获取您需要的信息。利用这项技术，触手可及，开启充满无限可能的世界。在主数据分析和人工智能中，您将能够深入了解该技术的工作原理及其业务应用程序，
什么是自然语言处理？
自然语言处理，缩写为 NLP，是人工智能的一个分支，旨在研究机器通过自然语言（即对话者的语言）与人进行交流的方式。 Siri 就是 NLP 的一个例子，它如今能够理解 20 种不同的语言并做出响应，其中包括英语、西班牙语、德语、法语、葡萄牙语、中文、阿拉伯语和日语。
通常，我们会在文字处理应用程序中发现该技术更精确的进步，因为电子格式的数据要多得多。就音频而言，人工语音正在不断改进，甚至可以模仿人类的音调变化，使声音听起来更加自然。即便如此，响应的形式仍然取决于对话的转录，以便正确处理它们。
NLP有什么用？
NLP的主要用途是确保机器理解并响应人类用自然语言进行的交流，使双方能够相互理解，使人们更容易用自己的语言和文化表达方式进行交流。
这对于虚拟助手、聊天机器人、自动翻译器和高级搜索系统等应用程序的开发至关重要。借助 NLP，可能重复的任务的自动化得到了改善，并简化了工作流程。使用这些处理器可以简化社交网络上的公众监控、电子邮件分类、从大量文本中提取相关信息或生成摘要等活动。
自然语言处理是如何工作的？
如果我们必须解释自然语言处理是如何工作的，作为人工智能专家，我们必须明白它需要使用计算语言学、机器学习和深度学习模型。通过这种方式，我们可以让机器理解和处理人类语言，从而促进沟通。
此过程的第二步是了解计算语言学使计算机能够通过句法和语义分析来理解和建模语言。
NLP功能的关键是收集数据，帮助改善机器的响应并训练它们获得越来越精确且与人类响应相似的结果。
借助机器学习，可以用识别人类语言模式和特征的数据来训练计算机，这样机器就能够理解讽刺甚至隐喻。更进一步，我们可以通过创建模仿人脑神经元的网络来使用深度学习，使我们能够识别和关联复杂的模式。
自然语言处理的 5 个模型
有多种模型可用于创建 NLP，我们将发现其中的五个。
变压器
它由“Attention is All You Need”提出，是 BERT 和 GPT 等 印度电报电话号码列表 现代模型的基础，因其捕获复杂上下文关系的能力而脱颖而出。
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）
它使用大型文本语料库的预训练来生成单词的上下文表示，从而改进文本理解和机器翻译等任务。
GPT（生成式预训练变压器）
它专注于文本生成，使用先前的上下文来创建连贯且自然的响应来完成或生成文本序列。
LSTM（长短期记忆）
一种循环神经网络 (RNN) 架构，允许处理和预测文本序列，非常适合情感分析或翻译等任务。
CRF（条件随机场）
用于顺序标记任务，例如命名实体识别 (NER) 或词性标记，根据上下文和观察到的特征优化标签分配。
自然语言处理的组成部分
为了继续深入研究 NLP 的世界，我们将更好地了解它的组成部分。
代币化
此过程将完整的文本划分为更小的单元，例如单词或子单词、标记。这对于后续的文本分析至关重要。
形态分析
它侧重于研究文本中单词的结构和形式。就像在学校语言课上一样，识别词根以理解它们的含义。
句法分析
通过句法分析，我们研究单词如何组合成句子以提高理解。
语义分析
它负责了解每个单词的含义并为其正在处理的内容赋予含义。
务实分析
考虑更广泛的背景和说话者或作者的交流意图，搜索文本中的含义。
文本生成
此过程涉及创建连贯且相关的响应或全文，例如聊天机器人中的自动响应或长文本摘要。
NLP的例子和实际案例
为了更好地理解 NLP 的工作原理，有必要发现我们在日常生活中不断互动的真实例子。
亚马逊 Alexa / 苹果 Siri / 谷歌助手
这些虚拟助手使用 NLP 来理解语音命令、回答问题以及执行管理日历、播放音乐或控制智能家居设备等任务。
语法
该工具使用 NLP 来检查和纠正书面文本中的语法、拼写和风格，提高内容的准确性和清晰度。
IBM沃森
它提供各种 NLP 应用程序，例如社交媒体情绪分析、基于文本的医疗诊断以及使用大量文本数据的业务决策支持。
什么是自然语言处理？
自然语言处理，缩写为 NLP，是人工智能的一个分支，旨在研究机器通过自然语言（即对话者的语言）与人进行交流的方式。 Siri 就是 NLP 的一个例子，它如今能够理解 20 种不同的语言并做出响应，其中包括英语、西班牙语、德语、法语、葡萄牙语、中文、阿拉伯语和日语。
通常，我们会在文字处理应用程序中发现该技术更精确的进步，因为电子格式的数据要多得多。就音频而言，人工语音正在不断改进，甚至可以模仿人类的音调变化，使声音听起来更加自然。即便如此，响应的形式仍然取决于对话的转录，以便正确处理它们。
NLP有什么用？
NLP的主要用途是确保机器理解并响应人类用自然语言进行的交流，使双方能够相互理解，使人们更容易用自己的语言和文化表达方式进行交流。
这对于虚拟助手、聊天机器人、自动翻译器和高级搜索系统等应用程序的开发至关重要。借助 NLP，可能重复的任务的自动化得到了改善，并简化了工作流程。使用这些处理器可以简化社交网络上的公众监控、电子邮件分类、从大量文本中提取相关信息或生成摘要等活动。
自然语言处理是如何工作的？
如果我们必须解释自然语言处理是如何工作的，作为人工智能专家，我们必须明白它需要使用计算语言学、机器学习和深度学习模型。通过这种方式，我们可以让机器理解和处理人类语言，从而促进沟通。
此过程的第二步是了解计算语言学使计算机能够通过句法和语义分析来理解和建模语言。
NLP功能的关键是收集数据，帮助改善机器的响应并训练它们获得越来越精确且与人类响应相似的结果。
借助机器学习，可以用识别人类语言模式和特征的数据来训练计算机，这样机器就能够理解讽刺甚至隐喻。更进一步，我们可以通过创建模仿人脑神经元的网络来使用深度学习，使我们能够识别和关联复杂的模式。
自然语言处理的 5 个模型
有多种模型可用于创建 NLP，我们将发现其中的五个。
变压器
它由“Attention is All You Need”提出，是 BERT 和 GPT 等 印度电报电话号码列表 现代模型的基础，因其捕获复杂上下文关系的能力而脱颖而出。
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）
它使用大型文本语料库的预训练来生成单词的上下文表示，从而改进文本理解和机器翻译等任务。
GPT（生成式预训练变压器）
它专注于文本生成，使用先前的上下文来创建连贯且自然的响应来完成或生成文本序列。
LSTM（长短期记忆）
一种循环神经网络 (RNN) 架构，允许处理和预测文本序列，非常适合情感分析或翻译等任务。
CRF（条件随机场）
用于顺序标记任务，例如命名实体识别 (NER) 或词性标记，根据上下文和观察到的特征优化标签分配。
自然语言处理的组成部分
为了继续深入研究 NLP 的世界，我们将更好地了解它的组成部分。
代币化
此过程将完整的文本划分为更小的单元，例如单词或子单词、标记。这对于后续的文本分析至关重要。
形态分析
它侧重于研究文本中单词的结构和形式。就像在学校语言课上一样，识别词根以理解它们的含义。
句法分析
通过句法分析，我们研究单词如何组合成句子以提高理解。
语义分析
它负责了解每个单词的含义并为其正在处理的内容赋予含义。
务实分析
考虑更广泛的背景和说话者或作者的交流意图，搜索文本中的含义。
文本生成
此过程涉及创建连贯且相关的响应或全文，例如聊天机器人中的自动响应或长文本摘要。
NLP的例子和实际案例
为了更好地理解 NLP 的工作原理，有必要发现我们在日常生活中不断互动的真实例子。
亚马逊 Alexa / 苹果 Siri / 谷歌助手
这些虚拟助手使用 NLP 来理解语音命令、回答问题以及执行管理日历、播放音乐或控制智能家居设备等任务。
语法
该工具使用 NLP 来检查和纠正书面文本中的语法、拼写和风格，提高内容的准确性和清晰度。
IBM沃森
它提供各种 NLP 应用程序，例如社交媒体情绪分析、基于文本的医疗诊断以及使用大量文本数据的业务决策支持。