自然語(yǔ)言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，更具體地說(shuō)，是人工智能或AI的一個(gè)分支，關(guān)注于賦予計(jì)算機(jī)理解文本和口頭語(yǔ)言的能力，類似于人類的方式。這篇文章為大家?guī)?lái)關(guān)于諾丁漢大學(xué)自然語(yǔ)言處理(NLP)課程輔導(dǎo)。

一、關(guān)于NLP

NLP將計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(人類語(yǔ)言的基于規(guī)則的建模)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)共同使計(jì)算機(jī)能夠處理以文本或語(yǔ)音數(shù)據(jù)形式出現(xiàn)的人類語(yǔ)言，并‘理解’其完整含義，包括說(shuō)話者或?qū)懽髡叩囊鈭D和情感。

NLP推動(dòng)了能夠?qū)⑽谋緩囊环N語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)程序，回應(yīng)口頭命令，并能夠迅速總結(jié)大量文本——甚至是實(shí)時(shí)的。有很大可能你已經(jīng)通過(guò)語(yǔ)音操作的GPS系統(tǒng)、數(shù)字助手、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的軟件、客戶服務(wù)聊天機(jī)器人以及其他消費(fèi)者便利設(shè)施與NLP互動(dòng)過(guò)。但NLP還在企業(yè)解決方案中發(fā)揮著日益增長(zhǎng)的作用，幫助簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、提高員工生產(chǎn)力，并簡(jiǎn)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。

二、NLP任務(wù)

人類語(yǔ)言充滿了使編寫軟件準(zhǔn)確確定文本或語(yǔ)音數(shù)據(jù)的預(yù)期含義變得極為困難的歧義。同音異義詞、同音詞、諷刺、習(xí)語(yǔ)、隱喻、語(yǔ)法和用法的例外、句子結(jié)構(gòu)的變化等，這些只是人類語(yǔ)言的一些不規(guī)則之處，人類需要數(shù)年的時(shí)間學(xué)習(xí)，但程序員必須從一開始就教導(dǎo)自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序準(zhǔn)確識(shí)別和理解，以使這些應(yīng)用程序變得有用。

幾個(gè)NLP任務(wù)以有助于計(jì)算機(jī)理解其所接收數(shù)據(jù)的方式拆分人類文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)。其中一些任務(wù)包括以下內(nèi)容：

1. 語(yǔ)音識(shí)別，也稱為語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本，是可靠地將語(yǔ)音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)的任務(wù)。語(yǔ)音識(shí)別對(duì)于任何遵循語(yǔ)音命令或回答口頭問(wèn)題的應(yīng)用程序都是必需的。語(yǔ)音識(shí)別之所以特別具有挑戰(zhàn)性，是因?yàn)槿藗冋f(shuō)話的方式——迅速地、把詞語(yǔ)連在一起、強(qiáng)調(diào)和語(yǔ)調(diào)各異、口音不同，而且經(jīng)常使用不正確的語(yǔ)法。

2. 詞性標(biāo)注，也稱為語(yǔ)法標(biāo)注，是根據(jù)詞語(yǔ)的使用和上下文來(lái)確定特定詞語(yǔ)或文本片段的詞性的過(guò)程。詞性標(biāo)注將“make”在“I can make a paper plane”中標(biāo)記為動(dòng)詞，在“What make of car do you own?”中標(biāo)記為名詞。

3. 詞義消歧是通過(guò)語(yǔ)義分析的過(guò)程來(lái)選擇具有多個(gè)意義的單詞的意義，確定在給定上下文中最有意義的詞語(yǔ)。例如，詞義消歧有助于區(qū)分動(dòng)詞“make”在“make the grade”(取得成功)和“make a bet”(下注)中的意義。

4. 命名實(shí)體識(shí)別(NER)識(shí)別詞語(yǔ)或短語(yǔ)作為有用的實(shí)體。NER將“Kentucky”識(shí)別為地點(diǎn)或“Fred”識(shí)別為男性名字。

5. 共指消解是識(shí)別兩個(gè)詞是否引用相同實(shí)體的任務(wù)。最常見(jiàn)的例子是確定某個(gè)代詞引用的人或物體(例如，“她”=“瑪麗”)，但它還可以涉及在文本中識(shí)別隱喻或習(xí)語(yǔ)的情況(例如，'bear'不是動(dòng)物而是個(gè)高大毛發(fā)豐富的人)。

6. 情感分析試圖從文本中提取主觀品質(zhì)——態(tài)度、情感、諷刺、困惑、懷疑。

7. 自然語(yǔ)言生成有時(shí)被描述為語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的相反過(guò)程;它的任務(wù)是將結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換為人類語(yǔ)言。

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