自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支。NLP 使用自然语言处理人与计算机之间的交互。NLP
的数据集用于训练模型，然后可用于各种任务，例如文本分类、实体识别和机器翻译。NLP
有许多不同的应用。
什么是自然语言处理 (NLP)？
自然语言处理(NLP) 是用来描述机器如何处理语言的术语。NLP 是人工智能 (AI) 的一个子领域。在日常生活中，越来越多的人接 电话号码资源 触使用 NLP 的程序。例如，我们许多人使用 Alexa、OK Google 和聊天机器人。如今，人们与机器的交流越来越频繁。日常使用为 NLP 项目带来了更多更大的数据集。此外，NLP 正在越来越多的领域得到应用。
计算语言学，即基于规则的人类语言建模，与统计、机器学习和深度学习模型相结合，形成了 NLP。利用这些技术，计算机现在能够以文本或音频数据的形式处理人类语音，并完全理解所说或所写的内容。重要的是，这包括理解说话者或作者的意图和感受。
NLP 用于分析文本，以便计算机能够理解人类语言。这种人机交互可以实现自动文本摘要、情绪分析、主题提取、命名实体识别、词性标记等实际应用。此外，机器翻译、文本挖掘和自动问答也是 NLP 的常见应用。
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NLP 的历史
NLP 的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时第一批计算机程序被开发出来用于理解和生成人类语言。艾伦·图灵在 1950 年的一篇题为《计算机与智能》的文章中提出了现在被称为
图灵测试的智能标准。在随后的几十年里，NLP 不断 2024年z世代趋势：影响您业务的洞察 发展，计算机技术和语言学的进步开辟了新的可能性。
20 世纪 60 年代，乔姆斯基提出了通用语法理论，该理论对 NLP 系统的发展产生了深远影响。20 世纪 70 年代，第一个机器翻译系统问世，语义分析和文本理解研究也开始兴起。不出所料，随着 20 世纪 90 年代互联网的出现以及随之而来的文本数据爆炸式增长，NLP 的重要性不断增长。随后，统计语言模型得到了发展，深度学习从 21 世纪开始彻底改变了 NLP 研究。
NLP 的常见应用
自然语言处理工具可用于自动执行耗时任务、分析数据、发现见解并获得竞争优势。
- 自动更正
自动数据检查，又称自动更正，通常用于智能手机和平板电脑的文字处理程序和文本编辑界面。执行自动更正和语法检查的软件在很大程度上依赖于自然语言处理。通过检测语法、拼写和句子结构问题，NLP 可用于帮助您改进文本。 - 语音识别语音识别
技术使用自然语言处理将口语转换为机器可读的格式。Siri、Alexa 和 Google Assistant 等虚拟助手都需要语音识别技术。 - 情绪分析
情绪分析，通常称为意见挖掘，是自然语言处理 (NLP) 中使用的一种技术，用于确定文档的情感基调。企业经常对文本数据进行情绪分析，以跟踪客户评论中对其品牌和产品的认知，并更好地了解其目标市场。 - 聊天机器人
被称为聊天机器人的互联网应用程序模仿人类对话。为了模拟现实世界的互动并响应客户询问，它们遵循一套预先设计的规则。此外，聊天机器人使用人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 来解释这些交流，几乎和人类一样好。
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NLP 如何工作？
从基本的文字处理开始，到识别复杂的短语含义，自然语言处理分为五个主要阶段或时期。
- 步骤 1：词汇分析
NLP 的第一步是词汇分析或形态分析。它涉及识别和检查单词结构。术语“词汇”是指语言的单词和表达形式。使用词汇分析将文本文件分解为段落、短语和单词。在此阶段，将源代码扫描为字符流并转换为可读的词素。整本书中散布着段落、句子和单词。 - 第 2 步：句法分析
检查单词之间的联系、排列单词和评估语法的方法称为句法分析。它需要查看短语单词的语法并排列它们以显示它们之间的关系。通过句法分析可以确保特定文本的正确结构。为了检查语法在句子层面是否准确，它会尝试解析句子。根据句子结构和上一阶段产生的可能 POS，语法分析器会给出 POS 标记。 - 步骤 3：语义分析
语义分析是确定语句含义的过程。主要关注单词、短语和句子的字面意思。它还与将单词串成连贯的句子有关。它从文本中获取精确的含义或词典定义。研究文本的含义。此外，还映射任务域的句法结构和对象以执行此操作。 - 步骤 4：话语整合
话语整合是一个描述语境感的概念。任何句子的含义都由其前面的句子的含义定义。它还确定了后续语句的含义。每个短语都依赖于前一个短语。代词和专有名词的使用也是如此。 - 第 5 步：语用分析
最后阶段关注整体交流和社交内容以及这些内容如何影响解释。语用分析通过应用一组描述合作对话的规则来找到所需的结果。它解决了诸如单词重复、说话者的角色等问题。例如，它了解人们相互交谈的背景。它指的是去除或抽象特定情况下使用的单词含义的过程。
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NLP 的挑战
虽然 NLP 有很多优点，但也存在一些缺点。不过，这些挑战可以通过专业的方法克服。
1. 训练数据有误
NLP 主要涉及语言理解。要掌握这一点，您需要花费大量时间来分析训练数据。专注于不准确数据的 NLP 系统学习效率低下且不正确，从而导致错误的结果。因此，使用高质量的数据集进行 NLP 非常重要。
2. 开发 NLP 系统所需的时间
NLP 系统的开发需要很长时间。AI 分析数据点以便适当处理和应用它们。深度网络使用可以在几个小时内生成的 NLP 项目数据集进行训练。因此，现有的 NLP 技术有助于开发新产品。
3. 缺乏研发
NLP 的应用多种多样。因此，它需要深度学习和神经网络等支持技术才能发展。缺乏合适的研发工具往往导致 NLP 的使用被拒绝。这通 中国电话号码 常是没有理由的——因为 NLP 是一种通过在特定 NLP 实现中添加定制算法来创建独特模型的绝佳方法。