什么是NLP？
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个子领域。 它使机器人能够分析和理解人类语言，使它们能够在没有人工干预的情况下进行重复性活动。 示例包括机器翻译、摘要、票证分类和拼写检查。
自然语言处理 (NLP) 是计算机分析和理解人类语言的能力。 NLP 是专注于人类语言的人工智能的一个子集，与计算语言学密切相关，计算语言学更侧重于理解语言的统计和形式化方法。
NLP 通常用于文档摘要、文本分类、主题检测和跟踪、机器翻译、语音识别等等。
NLP 是如何工作的？
NLP 系统使用机器学习算法来分析大量非结构化数据并提取相关信息。 这些算法经过训练以识别模式并根据这些模式进行推断。 以下是它的工作原理：
- 用户必须在自然语言处理 (NLP) 系统中输入一个句子。
- 然后，NLP 系统将句子分解成更小的单词部分，称为标记，并将音频转换为文本。
- 然后，机器处理文本数据并根据处理后的数据创建音频文件。
- 机器根据处理后的文本数据以音频文件响应。
NLP 市场规模与增长
人工智能将成为科技界的下一件大事。 凭借了解人类行为并采取相应行动的能力，人工智能已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 人工智能的使用已经发展，最新的浪潮是自然语言处理 (NLP)。
到 15.7 年，全球 NLP 市场规模为 2022 亿美元，预计在 25-2022 年的预测期内，复合年增长率将超过 2027%。 预计到 49.4 年，市场规模将达到 2027 亿美元，复合年增长率为 25.7%。
NLP 的好处
提高文档效率和准确性
NLP 生成的文档准确地总结了人类无法自动生成的任何原始文本。 此外，它还可以执行重复性任务，例如分析大量数据以提高人类效率。
能够自动创建大型和复杂文本内容的摘要
自然处理语言可用于简单的文本挖掘任务，例如从文档中提取事实、分析情绪或识别命名实体。 自然处理也可以用于更复杂的任务，例如理解人类行为和情感。
使 Alexa 等个人助理能够解释口语
NLP 对 Alexa 等个人助理很有用，使虚拟助理能够理解口语命令。 它还有助于在几秒钟内从包含数百万个文档的数据库中快速找到相关信息。
允许使用聊天机器人为客户提供帮助
NLP 可用于聊天机器人和使用人工智能通过文本或语音与人交流的计算机程序。 聊天机器人使用 NLP 来了解该人正在输入的内容并做出适当的回应。 它们还使组织能够跨多个渠道提供 24/7 的客户支持。
执行情绪分析更简单
情绪分析是一个涉及分析一组文档（例如评论或推文）的过程，涉及他们的态度或情绪状态（例如，喜悦、愤怒）。 情感分析可用于对社交媒体帖子或其他文本进行分类和分类：正面、负面或中性。
以前遥不可及的高级分析洞察力
最近传感器和互联网连接设备的激增导致生成的数据量和种类呈爆炸式增长。 因此，许多组织利用 NLP 来理解他们的数据以推动更好的业务决策。
NLP 的挑战
拼写错误
自然语言充满了拼写错误、拼写错误和风格不一致。 例如，单词“process”可以拼写为“process”或“processing”。 当您添加重音符号或其他字典中没有的字符时，问题会更加复杂。
语言差异
说英语的人可能会说“我明天早上要去上班”，而说意大利语的人会说“Domani Mattina vado al lavoro”。 尽管这两个句子的意思是一样的，但 NLP 不会理解后者，除非你先把它翻译成英文。
天生的偏见
自然处理语言基于人类逻辑和数据集。 在某些情况下，NLP 系统可能会执行他们的程序员或他们使用的数据集的偏见。 由于先天的偏见，它有时也会以不同的方式解释上下文，从而导致结果不准确。
多义词
NLP 基于语言是精确和明确的假设。 实际上，语言既不精确也不明确。 许多单词具有多种含义，并且可以以不同的方式使用。 例如，当我们说“树皮”时，它可以是狗皮或树皮。
不确定性和误报
当 NLP 检测到应该可以理解但无法正确回复的术语时，就会出现误报。 目标是创建一个 NLP 系统，该系统可以通过使用问题或提示来识别其局限性并消除混淆。
训练数据
自然处理语言的最大挑战之一是训练数据不准确。 你拥有的训练数据越多，你的结果就会越好。 如果你给系统提供不正确或有偏见的数据，它要么学习错误的东西，要么学习效率低下。
自然语言处理示例
自然语言翻译，即谷歌翻译
谷歌翻译是一种基于网络的免费翻译服务，支持 100 多种语言，并且可以将您的内容自动翻译成这些语言。 该服务有两种模式：翻译和翻译建议。
字处理器，即 MS Word 和 Grammarly 使用 NLP 来检查语法错误
MS Word 和 Grammarly 等文字处理器使用 NLP 来检查文本中的语法错误。 他们通过查看句子的上下文而不是单词本身来做到这一点。
呼叫中心使用的语音识别/IVR 系统
语音识别是 NLP 如何用于改善客户体验的一个很好的例子。 对于企业来说，拥有 IVR 系统是一项非常普遍的要求，这样客户就可以与其产品和服务进行交互，而无需与真人交谈。 这使他们能够处理更多的电话，但也有助于降低成本。
个人数字助理，即 Google Home、Siri、Cortana 和 Alexa
近年来，随着技术的进步，NLP 的使用变得越来越普遍。 Google Home、Siri、Cortana 和 Alexa 等个人数字助理应用程序都已更新 NLP 功能。 这些设备使用 NLP 来理解人类语音并做出适当的反应。
用例
智能文档处理
此用例涉及从非结构化数据（例如文本和图像）中提取信息。 NLP 可用于识别这些文档中最相关的部分，并以有组织的方式呈现它们。
情感分析
情绪分析是公司在运营中使用 NLP 的另一种方式。 该软件将分析有关企业或产品的社交媒体帖子，以确定人们对它的看法是积极的还是消极的。
欺诈识别
NLP 还可用于欺诈检测，方法是分析电子邮件、电话等非结构化数据和保险数据库，以根据关键字识别模式或欺诈活动。
语言检测
NLP 用于检测文本文档或推文的语言。 这可能对内容审核和内容翻译公司有用。
对话式人工智能/聊天机器人
对话式 AI（通常称为聊天机器人）是一种应用程序，它可以理解自然语言输入（无论是口头的还是书面的）并执行指定的操作。 会话界面可用于客户服务、销售或娱乐目的。
文本摘要
可以训练 NLP 系统比原始文本更易读地总结文本。 这对于用户可能不想花时间阅读整篇文章或文档的文章和其他冗长文本很有用。
文本翻译
NLP 用于使用循环神经网络或卷积神经网络等深度学习方法将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。
问答
问答 (QA) 是自然语言处理 (NLP) 中的一项任务，它接收问题作为输入并返回其答案。 最简单的问答形式是在知识库中找到匹配的条目并返回其内容，称为“文档检索”或“信息检索”。
命名实体识别
命名实体识别是自然语言处理 (NLP) 的核心能力。 这是从非结构化文本中提取命名实体到预定义类别的过程。 命名实体的示例包括人员、组织和位置。
社交媒体监控
社交媒体监控工具可以使用 NLP 技术从社交媒体帖子中提取品牌、产品或服务的提及。 一旦检测到这些提及，就可以分析情绪、参与度和其他指标。 然后，这些信息可以为营销策略提供信息或评估其有效性。
预测文本
预测文本使用 NLP 根据用户在消息中输入的内容来预测用户接下来将输入的单词。 这减少了用户完成消息所需的击键次数，并通过提高他们键入和发送消息的速度来改善他们的用户体验。
