【完结11章】NLP系统精讲与大厂案例落地实战

【完结11章】NLP系统精讲与大厂案例落地实战
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自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分
自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面

自然语言处理的工作原理是什么？
自然语言处理会通过多种不同方式工作。基于 AI 的 NLP 涉及使用 Machine Learning 算法和技巧来处理、理解和生成人类语言。基于规则的 NLP 涉及创建一个可用来分析和生成语言数据的规则或模式的集合。统计学 NLP 涉及使用从大型数据集中获得的统计模型来分析语言并做出语言方面的预测。混合 NLP 将上述三种方法结合到一起。

基于 AI 的 NLP 方法当今最为热门。与任何其他数据驱动型学习方法一样，开发 NLP 模型需要对文本数据进行预处理并精心选择学习算法。

第 1 步：数据预处理
这是指清理并准备文本的过程，以便 NLP 算法能够对其进行分析。部分常见的数据预处理技巧包括文本挖掘（指使用大量文本并将文本拆分为数据）或词汇切分（指将文本拆分成单独的单元）。这些单独的单元可以是标点、单词或词组。停用词删除是一项工具，可移除对话中通常不太有助于分析的常用词和冠词。词干提取和词形还原会将单词拆分成其基本词根形式，以便更轻松地识别它们的意思。词性标注可识别一句话中的名词、动词、形容词和其他词性的词。语法分析会分析句子结构以及不同单词之间的关系。

第 2 步：算法开发
这是向预处理数据应用 NLP 算法的过程。它会从文本中提取有用信息。下面是一些最常见的自然语言处理任务：

情感分析确定一段文本中的情绪基调或者情感。情感分析会将单词、词组和表达标注为积极、消极或中立。
命名实体识别会识别命名实体并对其进行分类，例如人、位置、日期和组织。
主题建模会将相似的单词和词组分组到一起，以识别一系列文档或文本的主要话题或主题。
机器翻译会使用 Machine Learning 将文本自动从一种语言翻译成另一种语言。语言建模会预测特定上下文中单词序列的可能性。
语言建模用于自动完成、自动更正应用程序，还用于语音转文本系统。
需要注意的两个 NLP 分支是自然语言理解 (NLU) 和 自然语言生成 (NLG)。NLU 专注于让计算机使用与人类所用工具类似的工具来理解人类语言。它的目的是让计算机理解人类语言的细微之处，包括上下文、意向、情感和模糊性。NLG 专注于基于数据库或规则集创建与人类语言类似的语言。NLG 的目标是生成可被人类轻松理解的文本。

自然语言处理的优点
自然语言处理的部分优点包括：
1、改善沟通：NLP 允许人们与搜索应用更自然地进行沟通。NLP 可以适应不同的风格和情感，打造更加便捷的客户体验。
2、效率：NLP 可自动完成很多通常需要人类完成的任务。一些示例包括文本摘要、社交媒体和电子邮件监测、垃圾邮件检测和语言翻译。
3、内容策划：NLP 可基于用户喜好为个体用户识别最相关的信息。理解上下文和关键字有助于提高客户满意度。提高数据的可搜索性能够提升搜索工具的效能。

NLP 有广泛的业务应用：

1、聊天机器人和虚拟助手：用户可以与您的系统进行对话。这些是常见的客户服务工具。它们还能引导用户完成复杂的工作流，或者帮助用户在网上或解决方案中导航。
2、语义搜索：通常应用在电商领域，以生成产品推荐。它会分析搜索引擎并使用基于知识的搜索，以对关键词的上下文进行解码。它会解读用户意向，从而提供更相关的建议。
3、NER：识别文本中的信息以填写表格或者提高文本的可搜索性。教育机构可以使用它来分析学生习作并自动打分。不仅如此，文本转语音和语音转文本功能会提高信息的可访问性，让残障人士更轻松地进行沟通。
4、文本摘要：跨行业研究员能够将大型文档快速汇总成精简且便于理解的文本。金融行业可使用此技术来分析新闻和社交媒体内容，以帮助预测市场趋势。政府和法律行业使用此技术来从文档中提取关键信息。