什么是自然语言处理？学习NLP的示例和应用

技术几乎嵌入了我们生活的每个领域。我们依靠它来浏览我们周围的世界并与他人交流。然而，直到最近，我们必须依靠纯粹基于文本的输入和命令来与技术进行交互。现在，自然语言处理正在改变我们与机器交谈的方式以及它们的回答。

在这里，我们仔细研究了自然语言处理的含义，其实施方式以及如何开始学习与该技术合作所需的一些技能和知识。

什么是自然语言处理？

让我们从自然语言处理的定义开始。在非常基本的层面上，NLP（众所周知）是一个计算机科学领域，专注于创建了解人类语音和语言的计算机和软件。

正如我们在我们的帖子中探索的那样哪些不同的编程语言用于，人类和计算机的语言大不相同，并且编程语言作为两者之间的中介存在。

然而，我们的讲话和写作方式非常细微，而且通常是模棱两可的，而计算机完全基于逻辑，按照这些说明进行了编程来执行。这种差异意味着，传统上，计算机很难理解人类语言。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，得出含义，找出意图和情感，并形成响应。如我们所见，自然语言处理的应用是巨大而众多的。

为什么NLP是重要的领域？

自然语言处理的概念的历史可以追溯到您想象的要远。早在1950年代，专家就一直在寻找编程计算机来执行语言处理的方法。但是，仅随着计算能力的增加和机器学习的发展，该领域的进步就显着。

当我们考虑NLP的重要性时，值得考虑人类语言的结构。除了词汇，语法和语法，也有书面句子，还有语言的语音，音调，口音和语言。

我们以许多不同的方式传达含义，根据说话者或作家的背景和意图，相同的单词或短语可以具有完全不同的含义。从本质上讲，语言即使有时也很难解码，因此让机器理解我们是一项壮举。

然而，随着自然语言处理的改进，我们可以更好地与周围的技术进行交互。它有助于将结构带入本质上非结构化的事物，这些结构可以使更智能的软件造就，甚至使我们能够与其他人进行更好的交流。

最终，NLP可以帮助产生更好的人类计算机互动，并提供有关意图和情感的详细见解。这些因素可以使企业，客户和技术用户受益。

自然语言处理如何工作？

现在，我们了解了什么是自然语言处理，让我们深入研究其工作原理的基础知识。值得注意的是，NLP是AI的相当先进的应用，因此我们将研究该软件的最高级别解释。有关自然语言处理的更详细的介绍，请查看我们的应用人工智能：自然语言处理当然，我们的一部分AI ExpertTrack。

关于自然语言处理的第一件事是，有几种构成该领域的功能或任务。根据所需的解决方案，其中一些或全部可能一次相互作用。

在基本层面上，NLP软件执行了三个主要过程：

• 首先，它将语言（语音或文本）分解为文章
• 接下来，它试图了解这些信息如何相互关系
• 最后，它试图从这些关系中创造意义。

当然，这些过程中的每个过程都涉及更多步骤。需要大量的语言知识以及编程，算法和统计数据。

自然语言处理技术

下面，我们提供了一些有关自然语言处理如何相对于某些任务的工作的一些详细信息：

• 语音识别。这是将口语数据转换为文本数据的过程。语音识别软件将声音分解为单个声音，并使用算法将含义拼凑在一起。
• 单词感觉歧义。在许多语言中，相同的单词可以根据上下文具有不同的含义。单词感官歧义（WSD）是分析语言以区分含义的过程。例如，“他们排名第二”和“它在最后一秒钟完成”。
• 核心分辨率。此过程有助于确定文本或语音中的单词是否以及何时是指同一实体。一个很好的例子是解决哪个代词（他，她，他们）指的是哪个人或对象。
• 情感分析。语言通常有很多微妙之处。NLP可用于从语言中提取情绪和态度，无论是正面的还是负面的。

NLP，AI和ML

自然语言处理是人工智能（AI）的一个分支。它还使用机器学习（ML）和数据分析的元素。正如我们在我们的帖子中探索的那样数据分析，AI和机器学习之间的差异，尽管这些领域是不同的领域，但它们确实重叠。

每个区域都由大量数据驱动，而可用的越多，结果就越好。将结构带入高度非结构化的数据是另一个标志。同样，每个都可以用来提供见解，突出显示模式并确定当前和未来的趋势。

自然语言处理共享许多此类属性，因为它是基于相同原则的。AI是一个专注于模拟人类智能的机器的领域，而NLP专门针对理解人类语言。两者都是建立在机器学习的基础上- 使用算法来教机器如何自动化任务并从经验中学习。

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自然语言处理示例

到目前为止，我们专注于使用自然语言处理的一些一般方式。让我们将注意力转向一些细节。下面，我们强调了一些自然语言过程使用示例：

语言翻译

NLP的挑战之一是将一种从一种语言转换为另一种语言的准确翻译。这是一个相当确定的机器学习领域，近年来已经取得了长足的进步。

当然，这里有许多要素要考虑。直接的单词翻译通常没有意义，许多语言翻译人员必须识别输入语言并确定输出语言。

较旧的语言翻译形式依赖于所谓的基于规则的机器翻译，其中需要两种语言的大量语法规则和词典。最新的方法依赖于统计机器翻译，该统计计算机使用现有翻译的数据来通知未来。

聪明的助手

正如我们在公开步骤中探索的那样对话界面，英国各地五个房屋中有1个包含一个智能扬声器，并且使用我们的声音与这些设备进行交互变得很普遍。无论是通过Siri，Alexa，Google Assistant还是其他类似技术，我们中的许多人都使用这些NLP驱动的设备。

这些智能助手中有许多使用NLP将用户的语音或文本输入与命令匹配，并根据请求提供响应。通常，他们通过录制和检查声音的频率和声音来做到这一点，并将它们分解为少量代码。然后，通过算法分析此代码以确定含义。

如果您想了解更多有关如何以及为什么开发对话界面，查看我们的入门课程。

搜索引擎结果

搜索引擎已经成为我们生活的一部分。但是，传统上，它们对于确定人们搜索的背景和方式并不是特别有用。

语义搜索是自然语言处理的领域，可以更好地理解人们正在搜索的内容（通过语音或文本）的意图，并根据其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有影响，尤其是SEO。

预测文本

您可能已经看到了这种自然语言处理在几个地方的应用。无论是在智能手机键盘上，搜索引擎搜索栏还是在撰写电子邮件时，预测文本都相当突出。

这种类型的NLP探讨了个人和人群如何使用语言，并对接下来将出现的单词或短语做出预测。机器学习模型将研究下一个单词将出现的概率，并根据此提出建议。

自然语言处理的未来应用

自然语言处理是我们许多人每天使用的技术，而无需考虑它。然而，随着计算能力的增加，这些系统变得更加先进，该领域只会进展。

在下面，我们强调了NLP将来可能进步的一些方式：

• 更高级的助手。聪明的助手可能会变得更聪明，能够发挥更多的功能并比目前更自然地进行交流。我们可能会依靠它们来完成日常生活中的更多任务。
• 更大的整合。自然语言处理可能在我们的生活中更加根深蒂固。无论是在家庭内外，我们都可能发现自己与计算机进行了更多的沟通。
• 更多自动化。我们可能会看到NLP自动化更多任务。聊天机器人和数字助理可以用于更多客户服务领域，回答查询，发送电子邮件和提供支持。
• 更聪明的见解。大数据和情感分析将使我们对人们如何与技术互动，他们从中获得什么以及如何变得更好。
• 即时翻译。自然语言处理甚至可以使我们能够与他人立即沟通，无论我们是否与他们共享语言。

学习自然语言处理

如果您有兴趣开始自然语言处理，则需要一些技能。您不仅需要了解诸如统计数据和语料库语言学，但您还需要知道计算机编程和算法如何工作。

下面，我们挑选了您在NLP中工作所需的一些主要技能：

从Python开始

我们已经探索了Python编程的许多用途，而NLP是通常利用该语言的领域。更重要的是，Python拥有一个广泛的库（自然语言工具包，NLTK），可用于NLP。

该领域的初学者可能想从Python的编程必需品，而其他人可能想专注于Python的数据分析方面。

发现AI和机器学习

接下来，您需要学习一些人工智能和机器学习的基础，这是两个自然语言处理的核心。

我们的专家trackAI的深度学习和Python编程将开发您通过Microsoft Azure AI工程师助理考试所需的一些知识。对于那些对机器学习感兴趣的人人工智能设计和工程专家拖车是理想的起点。

专门研究NLP

一旦您对Python，AI和机器学习等领域有工作知识，您就可以将注意力专门转移到自然语言处理上。

我们的课程应用的人工智能专门查看NLP，检查自然语言理解，机器翻译，语义和句法解析，以及自然语言仿真和方言系统。

最后的想法

自然语言处理是一个引人入胜的领域，它已经为我们的日常生活带来了许多好处。随着技术的发展，我们可以期望在许多不同行业中看到NLP的进一步应用。

那些有兴趣了解自然语言处理的人有很多机会学习语言学，统计，Python，AI和机器学习等主题的基础，所有这些都是对未来的宝贵技能。