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大家好

在本章中

我们将讨论

什么是自然语言处理

自然语言处理（简称NLP）

是人工智能的一个领域

使机器能够阅读

理解

并从人类语言中获取含义

它是一门专注于数据科学

与人类语言之间相互作用的学科

并且正在扩展到许多行业

如今, 自然语言处理蓬勃发展

归功于数据访问的巨大改进

和计算能力的提高

这使从业人员可以

在医疗保健，媒体，财务

和人力资源等领域取得有意义的成果

简而言之

NLP表示自动处理自然人类语言

例如语音或文本

尽管概念本身很有趣

但该技术背后的真正价值

来自用例

NLP可以帮助您完成许多任务

并且应用领域

似乎每天都在增加

要了解自然语言处理的功能

及其对我们生活的影响

我们需要看一下其应用

我们举一些例子

语言翻译

您是否曾经使用过Google Translate

来查找特定单词

或短语在其他语言中的含义

我敢肯定，是的

而且它很容易将一种语言的文本

翻译成另一种语言

其背后的技术是机器翻译

由于神经网络领域的发展

庞大数据的可用性以及强大的机器准确

机器翻译在将文本从一种语言

转换为另一种语言方面已经变得相当准确

如今，越来越多的人

开始使用社交媒体

发布他们对特定产品

政策或问题的想法

这些内容可能包含一些

有关个人喜好的有用信息

因此，分析这种非结构化数据

可以帮助产生有价值的见解

如今，公司使用各种NLP技术

来分析社交媒体帖子

并了解客户对他们的产品的看法

公司还使用社交媒体监视

来了解客户使用产品所面临的问题

不仅是公司

甚至政府

都使用它来识别与国家安全相关的潜在威胁

聊天机器人

客户服务和体验

是任何公司最重要的事情

它可以帮助公司改进产品

并保持客户满意度

但是，与每个客户手动进行交互

并解决问题可能是一项繁琐的任务

这是聊天机器人的用武之地

聊天机器人可帮助公司实现

流畅的客户体验目标

如今，许多公司将聊天机器人用于其应用程序和网站

从而解决了客户的基本查询需求

这不仅使公司的流程变得更简单

而且使客户免于

等待与呼叫中心专员进行交互的烦恼

邮件过滤

我相信你可能已经注意到了

每当收到邮件时

邮件就会被分为主要、社交和促销三部分

最好的事情是

垃圾邮件也被过滤到一个单独的部分

这令人惊奇

并且是有益的

无须明说

我们的日常任务在多大程度上依赖此功能

使用文本分类过滤电子邮件

这是一种自然语言处理技术

文本分类很好理解

文本分类

是将一段文本分类为预定义类别的过程

另一个文本分类的很好的例子

是将新闻文章分类为各种类别

招聘

人力资源部

是任何公司的组成部分

他们最重要的工作

是为公司选择合适的员工

但如今

在这个竞争激烈的世界中

招聘人员需要审查数百甚至数千份简历

只为一个职位

筛选简历和筛选候选人

可能需要许多个小时

这个任务可以自动化吗

是的！借助自然语言处理

招聘人员可以轻松找到合适的候选人

这仅意味着招聘人员

将不必遍历所有简历

并手动筛选合适的候选人

这使得简历的筛选没偏见

并且可以为空缺职位选择最佳的候选人

而无需耗费太多的人工

大多数公司使用应用程序跟踪系统

来有效地筛选简历

当你在Google上搜索内容时

只要输入2-3个字母

它就会显示你可能的搜索字词

或者，如果你的搜索有错别字

它会对其进行纠正并仍然为您找到相关的结果

是不是很神奇

这是每个人每天都在使用的东西

但从来没有过多注意

这是自然语言处理的绝妙应用

并且是自然语言处理如何影响

全球数百万人（包括你和我）的一个很好的例子

搜索自动完成和自动更正

均有助于我们更有效地找到准确的结果

现在，很多其他公司

也开始在其网站上使用此功能

例如百度和脸书

语音助手

我确定您已经见过他们

Google助手

Apple Siri

Amazon Alex

是的，所有这些都是语音助手

语音助手是使用

语音识别

自然语言理解

和自然语言处理技术

来理解用户的口头命令

并执行相应操作的软件

你可能会说它跟聊天机器人差不多

但我单独列出了语音助手

因为它们在此列表中理应有更好的位置

它们不仅是聊天机器人

可以做比聊天机器人更多的事情

今天，如果没有语音助手，我们大多数人都无法想象我们的生活

多年来

他们已成为一个非常可靠和强大的朋友

从设置早上闹钟

到寻找餐馆

语音助手可以做任何事情

他们为用户和公司打开了新的机会之门

作为人类

我们可以很好地执行自然语言处理任务

但我们还是不完美

我们常常将一件事误解为另一件事

并且我们常常以不同的方式解释相同的句子或单词

例如

考虑以下句子

我们将尝试以多种不同方式来理解它

There is a man on the hill

and I watched him with my telescope

There is a man on the hill

and he has a telescope

I'm on a hill

and I saw a man using my telescope

I'm on a hill

and I saw a man who has a telescope

There is a man on a hill

and I saw him something with my telescope

让我们再看一句话

在上面的句子中

我们可以看到有两个“can”

但是它们都有不同的含义

在这里，第一个“can”用于形成问题

句子结尾的第二个“can”

用于表示容纳食物或液体的容器

因此，从示例中可以看出

语言处理不是“确定性的”

适合一个人的内容可能不适合另一个人

因此

自然语言处理具有非确定性方法

换句话说

自然语言处理可

用于创建一个新的智能系统

该系统可以了解人类在不同情况下如何理解和解释语言

NLP的组成部分包括

词法分析

通过词法分析

我们将一整段文本

分为段落，句子和单词

它涉及识别和分析单词的结构

句法分析

句法分析包括分析句子中的单词以进行语法分析

以及以显示单词之间关系的方式排列单词

例如

句子“商店去房子”是不合法的

语义分析

语义分析得出单词的确切含义

并分析文本的意义

诸如“热冰淇淋”之类的句子是非法的

篇章分析

篇章分析会考虑文本的上下文

它在句子结束之前考虑句子的含义

例如

“他在Google工作。”

在此句子中，必须在其前面的句子中提及“他”

语用分析

语用分析涉及语言的整体交流和解释

它处理如何在各种情况下有意义地使用语言的问题

这是本节的结尾

感谢您的收看，欢迎进入下一个阶段