NLP 技术正在快速发展。 计算机科学、信息工程和人工智能的结合有可能消除语言障碍。 借助NLP技术，无论使用何种语言进行交流，各方都能够以他们所知道的语言收听和阅读信息。
自然语言处理 (NLP) 训练计算机理解人类语言。 它使用机器学习来不断学习并获得更多知识。 因此，NLP-AI 组合变得更加智能。 使用它的能力，它也在逐步增强，它将变得更加熟练和先进。
什么是自然语言处理 (NLP)？
自然语言处理是人工智能的一个分支，它利用其能力来理解语言学并编写智能计算机程序。 这些程序能够像人类一样理解文本和口头交流。 但 NLP 技术能够同时学习和理解多种语言，并将其翻译成您选择的语言。
NLP技术 将计算语言学和基于规则的语言建模与机器学习和深度学习相结合。 使用此功能，计算机可以理解文本或音频，然后将其翻译成另一种语言。
即使在今天，我们仍然有几个 NLP 的实际例子，比如 Siri、谷歌助理、谷歌翻译、 以及一些自动建议工具。 Grammarly 在撰写电子邮件或搜索引擎时提供的建议都是通过 NLP 技术启用的。
NLP 技术如何运作？
NLP 技术使计算机程序能够理解人类文本和语音。 由于计算机只能理解由 0 和 1 组成的二进制语言，因此我们首先需要一个系统来让计算机理解单词。
为此，利用单词表示，将单词编码为计算机语言。 为此目的使用了多种技术，one-hot 是其中一种技术。
除此之外，还使用一套 NLP 技术来帮助计算机理解人类语言。 这些包括;
- 抽干： 一种将相似单词从 Final 中逐一消除字母表，缩短至其原始单词的过程，例如 Finalize。
- 合法化： 这是一种通过侵蚀单词来找到其有意义的基本结构的技术。
- 令牌化： 通过这种技术，句子被分解成更小的块，以从中识别单词、符号和数字。
- 情绪分析： 这是计算机尝试识别句子背后的语气和情感的地方。
- 词义消歧： 该技术用于确定同一单词在不同上下文中使用时是否具有不同含义。
- 词性 (POS) 标记： 词性标注用于注释文本中的每个单词。 这包括识别动词、副词、名词、形容词和所有其他词性。
除了这些技术之外，NLP 程序还使用算法来理解人类生成的文本和语音。 基于规则的系统用于设置语言学分析数据的规则。
机器学习是 NLP 的重要组成部分，因为它用于将训练数据植入计算机程序。 使用这些数据，NLP 程序可以调整其文本和语音识别模式。
[另请阅读： 训练 NLP 模型的 15 个最佳 NLP 数据集]
用于构建 NLP 的机器翻译
您能想象世界领导人如何能够参加每个人都说自己语言的会议吗？ 这些会议有同声传译系统，这意味着计算机程序和人工口译员共同翻译演讲内容，然后根据需要将其转换为其他语言。
虽然这可能是当今 NLP 技术消除所有语言障碍的最终目标，但这项技术仍在不断发展和进步。 NLP 技术通过使用机器翻译使这成为可能，机器翻译本质上是使用计算机程序来翻译文本和语音。
机器翻译已经从错误突出的阶段取得进展 神经机器翻译 (NMT) 的改进。 NMT 进一步改进了 NLP 的功能，从而提高了其翻译能力。
以下是 NLP 中机器翻译的好处：
- NLP 程序现在可以在几秒钟内阅读和翻译书籍、网站和产品详细信息。
- 它大大减少了翻译所需的成本和工作量。
- 随着机器学习算法的使用，准确性水平也得到了提高。
- 企业现在可以根据自己的要求定制翻译流程。
这是可能的，因为 NMT 利用了循环神经网络 (RNN) 和注意力机制等深度学习方法。 这些增强了 NLP 程序的能力，增加了其对语言规则、模式的理解范围以及长句子和复杂结构句子的处理速度。
NMT 帮助程序将单词转换为向量，将语义相似的单词放在一起。 生成一系列向量或单词，程序生成一个句子。 从这里开始，它使用编码器-解码器框架将输入句子映射到向量空间中，并且解码器将翻译后的句子发送到接口。
结论
NLP、NMT、神经网络和深度学习机制的结合正在为文本和语音识别和翻译带来显着改进。 即使该领域取得了所有进步，人类翻译和编辑仍需要保持平衡。 对于希望拥有自己的口译系统的企业和公司，请联系 Shaip，获取配备 NLP 和机器翻译的基于对话式 AI 的定制解决方案。
