自然語言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，更具體地說是人工智能(AI)的一個分支，致力于讓計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣理解文本和口語。NLP 將計(jì)算語言學(xué)(基于規(guī)則的人類語言建模)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合。這些技術(shù)結(jié)合在一起，使計(jì)算機(jī)能夠處理文本或語音數(shù)據(jù)形式的人類語言，并 "理解 "其全部含義，以及說話者或作者的意圖和情感。

NLP 使計(jì)算機(jī)程序能夠?qū)⑽谋緩囊环N語言翻譯成另一種語言，響應(yīng)語音命令，并快速(甚至實(shí)時)總結(jié)大量文本。您可能已經(jīng)在聲控 GPS 系統(tǒng)、數(shù)字助理、語音轉(zhuǎn)文字聽寫軟件、客戶服務(wù)聊天機(jī)器人和其他消費(fèi)便利產(chǎn)品中見識過 NLP。但是，NLP 在業(yè)務(wù)解決方案中也發(fā)揮著越來越重要的作用，有助于簡化業(yè)務(wù)運(yùn)營、提高員工生產(chǎn)力和簡化關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。

一、自然語言處理(NCP)的工具和方法

1.Python 和自然語言工具包 (NLTK)

Python 編程語言為解決特定的自然語言處理任務(wù)提供了廣泛的工具和庫。自然語言工具包 (NLTK) 提供了其中的許多工具和庫，這是一個用于構(gòu)建 NLP 應(yīng)用程序的開源庫、應(yīng)用程序和教育資源的集合。

NLTK 包括用于上述許多 NLP 任務(wù)的庫，以及用于句子解析、單詞分割、解析和形態(tài)還原(將單詞還原為詞根的方法)、標(biāo)記化(分解短語、句子、段落)和段落標(biāo)記等子任務(wù)的庫，以幫助計(jì)算機(jī)更好地理解文本。) 它還包括語義推理等功能庫，即根據(jù)從文本中提取的事實(shí)進(jìn)行邏輯推理的能力。

2.統(tǒng)計(jì) NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

最初的 NLP 應(yīng)用是基于規(guī)則的人工系統(tǒng)，可以執(zhí)行某些 NLP 任務(wù)，但無法輕松擴(kuò)展以處理似乎無窮無盡的異常流或不斷增長的文本和語言數(shù)據(jù)量。

統(tǒng)計(jì) NLP 將計(jì)算機(jī)算法與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，自動提取、分類和標(biāo)注文本和語音數(shù)據(jù)中的特征，然后為這些特征的每個可能值分配統(tǒng)計(jì)概率?，F(xiàn)在，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的深度學(xué)習(xí)模型和學(xué)習(xí)方法使 NLP 系統(tǒng)能夠即時學(xué)習(xí)，并從大量非結(jié)構(gòu)化和無標(biāo)簽的原始文本中提取更準(zhǔn)確的含義和語言數(shù)據(jù)集。

二、自然語言處理任務(wù)

人類語言充滿歧義，這使得編寫能夠準(zhǔn)確判斷文本或語音數(shù)據(jù)含義的軟件變得異常困難。同音字、反語、成語、隱喻、語法例外和句子結(jié)構(gòu)差異只是人類語言的部分特征，這些特征需要多年的學(xué)習(xí)，但程序員必須教會自然語言應(yīng)用程序識別和辨別這些特征。從一開始就知道這些應(yīng)用程序是否有用是非常有用的。

有些自然語言處理任務(wù)會分解人的文本和語音數(shù)據(jù)，以幫助計(jì)算機(jī)理解接收到的內(nèi)容。這些任務(wù)包括：

1.語音識別

語音識別也稱為語音到文本的轉(zhuǎn)換，是將語音數(shù)據(jù)可靠地轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)的任務(wù)。任何執(zhí)行語音命令或回答口語問題的應(yīng)用程序都需要進(jìn)行語音識別。語音識別尤其具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)槿藗冋f話的速度非?？?，口齒不清，口音和語調(diào)各異，語法也往往不正確。

2.詞法標(biāo)記

語法標(biāo)記是指根據(jù)某個詞或一段文字的用法和上下文確定其詞法關(guān)系的過程。根據(jù)詞法標(biāo)記，我們可以確定 "I can make a paper aeroplane "句子中的 "make "是動詞，而 "What make of car do you own? "句子中的名詞是動詞。句子 "What make is your car? "中的名詞被識別為名詞。

3.詞義消歧

詞義消歧是一種語義分析過程，它對具有多個含義的詞進(jìn)行詞義選擇，以確定在特定語境中最有意義的詞。例如，消歧義有助于區(qū)分動詞 "to do "在 "to reach "和 "to bet "中的含義。

4.命名實(shí)體識別

命名實(shí)體識別(NEM)可將單詞或短語識別為有用的實(shí)體;例如，NEM 可將 "肯塔基州 "識別為一個地點(diǎn)，將 "弗雷德 "識別為一個人名。

5.共指解析

共指解析是確定兩個詞是否指代同一對象的任務(wù)。最常見的例子是識別代詞所指的人或物(如 "她"="瑪麗")，但也可能涉及識別文本中的隱喻或成語(如 "熊不是動物，而是毛茸茸的大人")。

海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)，2300+嚴(yán)選碩博學(xué)霸師資，針對學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進(jìn)度，匹配背景相符的導(dǎo)師，根據(jù)學(xué)生情況進(jìn)行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細(xì)講解課程中的考點(diǎn)、難點(diǎn)問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識，補(bǔ)足短板。