NLP自然語言處理的定義
NLP（全稱Natural Language Processing），即自然語言處理，是計算機科學的一個領域，重點是創建能夠理解人類語音和語言的計算機和軟件。
人類和計算機的語言是非常不同的，編程語言作爲兩者之間的中介存在。我們說話和寫作的方式是非常細微的，而且往往是模棱兩可的，而計算機則完全是基於邏輯的，遵循它們被編程執行的指令。這種差異意味着，傳統上計算機很難理解人類語言，而自然語言處理旨在改善計算機理解人類文本和語音的方式。
NLP使用人工智能和機器學習，以及計算語言學，來處理文本和語音數據，從中得出意義，弄清意圖和情感，並形成回應。正如我們將看到的那樣，自然語言處理的應用非常廣泛和衆多。
NLP自然語言處理的重要性
自然語言處理的概念比你認知的還要早，早在20世紀50年代，專家們就一直在尋找爲計算機編程以進行語言處理的方法。近些年，隨着計算能力的提高和機器學習的發展，該領域纔有了巨大的進步。
當我們思考NLP的重要性時，值得考慮的是人類語言是如何結構的。除了構成書面句子的詞彙、句法和語法之外，還有口語的語音、音調、口音和措辭。
我們以許多不同的方式傳達意義，同一個詞或短語可以有完全不同的意義，這取決於說話者或作者的背景和意圖。從本質上講，語言有時甚至對人類來說都很難解釋，所以讓機器理解我們是一個相當大的成就。
然而，隨着自然語言處理的改進，我們可以更好地與我們周圍的技術對接。它有助於爲本質上非結構化的東西帶來結構，這可以使軟件更加智能，甚至使我們能夠更好地與其他人溝通。
最終，NLP可以幫助產生更好的人機互動，以及提供關於意圖和情感的詳細見解，讓企業、普通消費者和技術人員從中受益。
NLP自然語言處理的工作原理
現在我們對什麼是自然語言處理有了一些瞭解，讓我們深入瞭解其工作原理的基本情況。值得注意的是，NLP是人工智能的一個相當高級的應用，所以我們將着眼於對該軟件的一個非常頂層的解釋。
關於自然語言處理的第一件事是，有幾個功能或任務構成了這個領域。根據所需的解決方案，其中一些或所有的功能可能同時互動。在一個基本水平上，NLP軟件進行三個主要過程：
- 首先，它將語言（語音或文本）分解成小塊
- 其次，它試圖理解這些信息片段之間的關係
- 最後，它試圖從這些關係中創造意義
當然，在這些過程中，還有更多的步驟參與其中。需要大量的語言學知識，以及編程、算法和統計。
自然語言處理涉及的技術
如下列表，我們提供了一些關於自然語言處理在某些任務上如何工作的進一步細節：
- 語音識別。將語音數據轉化爲文本數據的過程，語音識別軟件將語音分解爲各個聲音，使用算法將意義拼湊起來。
- 詞義歧義化。在許多語言中，相同的詞可以根據上下文有不同的含義。詞義辨析（WSD）是分析語言以區分不同含義的過程。
- 核心推理解決。這個過程有助於確定文本或語音中的詞是否以及何時指代同一實體，一個很好的例子是解決哪些代詞（他、她、他們）是指哪個人或物體。
- 情感分析。語言往往有很多微妙之處，NLP可以用來從語言中提取情緒和態度，無論是積極的還是消極的。
NLP、AI和機器學習的關係
自然語言處理是人工智能（AI）的一個分支，它也使用機器學習（Machine Learning）和數據分析的元素，雖然這些是不同的領域，但它們卻又是重疊的。
每個領域都是由大量的數據驅動的，數據越多，結果越好。爲高度非結構化的數據帶來結構是另一個特點。同樣，每個領域都可以用來提供洞察力，突出模式，並確定當前和未來的趨勢。
自然語言處理具有許多這些屬性，因爲它是建立在相同的原則之上。人工智能是一個專注於機器模擬人類智能的領域，而自然語言處理則特別專注於理解人類語言。兩者都建立在機器學習的基礎上——使用算法來教機器如何自動完成任務並從經驗中學習。
NLP自然語言處理的應用和例子
- 語言翻譯。NLP的挑戰之一是產生從一種語言到另一種語言的準確翻譯，這是一個相當成熟的機器學習領域，也是近年來取得重大進展的一個領域。當然，這裏有許多因素需要考慮。直接逐字翻譯往往沒有意義，許多語言翻譯者必須確定輸入語言以及確定輸出語言。較早的語言翻譯形式依賴於所謂的基於規則的機器翻譯，其中需要大量的語法規則和兩種語言的詞典。最近的AI翻譯方法依賴於統計機器翻譯，它使用來自現有翻譯的數據來通知未來的翻譯。
- 語音助手。無論是國內的小愛同學、天貓精靈或者小度，還是國外的Siri、Alexa、谷歌助手，我們中的許多人都在使用這些由NLP驅動的語音助手。這些智能助手使用NLP將用戶的語音或文本輸入與命令相匹配，根據請求提供響應。通常情況下，它們通過記錄和檢查你的聲音的頻率和聲波，並將其分解成少量的代碼來做到這一點。然後用一種算法分析這種代碼，以確定其含義。
- 搜索引擎的結果。搜索引擎成爲我們生活的一部分已經有較長的時間了。然而，傳統上，它們對於確定人們搜索的內容和方式的背景並不是特別有用。其中，語義搜索是自然語言處理的一個領域，可以更好地理解人們搜索（無論是通過語音還是文本）背後的意圖，並根據它返回更有意義的結果。除了提供更好、更直觀的搜索結果外，語義搜索還對數字營銷，特別是搜索引擎優化領域有影響。
- 預測性文本。你可能已經在幾個地方看到了自然語言處理的這種應用。無論是在你的智能手機鍵盤、搜索引擎搜索欄，還是在你寫電子郵件時，預測性文本都相當突出。這種類型的NLP研究個人和羣體如何使用語言，並對接下來會出現什麼詞或短語做出預測。機器學習模型會研究哪個詞接下來會出現的概率，並在此基礎上提出建議。
