自然语言处理简介：什么是自然语言处理（NLP）？

什么是自然语言处理（NLP）？

自然语言处理是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域。这是由计算机处理 语言、文字和语音，由计算机进行处理。

它是关于发展计算机和人类语言之间的互动，特别是关于如何 对计算机进行编程以处理和分析大量的自然语言数据。

不要犯这样的错误。自然语言处理不仅仅是语言学!语言学的目的是通过软件了解外国语言 通过软件。

自然语言处理是基于规则的。但仅有规则是不够的：语境也是非常重要的。当一个朋友告诉你 « What a wonderful spring! », 是季节的原因还是水的原因？下面是另一个例子。 « I go to the bank. ». 它是关于沿着河岸行走，还是关于把钱带到银行？

因此，自然语言处理需要大量的规则和字典。

自然语言处理是为了什么？

由于有了自然语言处理，机器可以 "理解 "文件的内容，包括其中语言的上下文细微差别。 其中的语言。机器还可以提取文件中包含的信息和洞察力 以及对文件本身进行分类和组织。

自然语言处理的挑战经常涉及语音识别、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

为什么自然语言处理是有趣的？

世界上充满了非结构化的数据（即没有为机器格式化的数据）：它达到了 70-90%的数字数据。自然语言处理是处理这些海量数据的一个好方法。

对于公司来说，自然语言处理是一种以自动化方式了解其客户并创造新机会的方法 (更好的知识、更好的目标定位......）。

自然语言处理用例

以下是一些典型的自然语言处理用例。

• • 情绪分析。 作为一个CEO，你想通过分析客户的信息来自动衡量他们的幸福感。 分析他们的信息
• • 文本分类。 自动知道文本中的内容
• • 语音识别。 将音频转换为文本以便进一步处理
• • 聊天机器人。 提供24/7/365的客户支持
• • 机器翻译。 以最小的投资进入其他语言的新市场
• • 自动填写文本。 类似于Gmail通过一个集中的知识库帮助你提高员工的效率，或者改善你的客户与你的产品或网站的互动方式。
• • 拼写检查。 确保文件不包含错误。特别是在银行、保险和金融等合规性要求高的行业。
• • 关键字搜索。 在所有数据设施中更快地找到相关信息，从而提高效率
• • 广告匹配
• • 实体提取。 从大量的非结构化数据中提取信息
• • 垃圾邮件检测。
• • 文本生成。 自动创建新文本，如客户合同、研究文件、培训材料等
• • 自动总结。 为现有文件添加摘要
• • 问题的回答。 根据不同的信息来源回答具体问题
• • 图片说明。 注释图像
• • 视频字幕。 视频可能需要很长的时间来观看。有时，以文本形式从视频中提取信息，然后使用其他自然语言处理技术进一步处理，如总结，会更快。

自然语言处理并不新鲜!

在第二次世界大战期间，艾伦-图灵创造了一台机器来理解纳粹发送的密码信息，称为图灵机。

后来，乔治敦-IBM实验是1954年1月7日进行的一次有影响力的机器翻译演示。该实验由乔治敦大学和IBM联合开发，涉及将60多个俄语句子完全自动翻译成英语。 它只有六条语法规则和250个词汇项目的词汇。

另一个有趣的里程碑是ELIZA软件，由Joseph Weizenbaum于1966年在麻省理工学院人工智能实验室开发。最著名的脚本，DOCTOR，模拟了一个心理治疗师，并使用脚本中规定的规则，对用户输入的非定向问题作出反应。因此，ELIZA是第一批聊天机器人之一，也是第一批能够尝试图灵测试的程序之一。

总结

在这篇文章中，你发现了什么是自然语言处理，以及它如何在现实生活中使用。 许多挑战仍然存在，但在过去几年中，自然语言处理领域已经取得了巨大的进步。 今天，自然语言处理的成熟度鼓励越来越多的公司在其产品或内部组织中利用自然语言处理。 他们的内部组织。

Sylvie Krupsky
NLP Cloud的CMO