自然語言處理(NLP)是計算機科學(xué)的一個分支，更具體地說是人工智能(AI)的一個分支，致力于讓計算機能夠像人類一樣理解文本和口語。NLP 將計算語言學(xué)(基于規(guī)則的人類語言建模)與統(tǒng)計學(xué)、機器學(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，使計算機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 使計算機程序能夠?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)聊天機器人和其他消費便利產(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，以幫助計算機更好地理解文本。) 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進行邏輯推理的能力。

2.統(tǒng)計 NLP、機器學(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 NLP 將計算機算法與機器學(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)，以幫助計算機理解接收到的內(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)用程序都需要進行語音識別。語音識別尤其具有挑戰(zhàn)性，因為人們說話的速度非?？欤邶X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.命名實體識別

命名實體識別(NEM)可將單詞或短語識別為有用的實體;例如，NEM 可將 "肯塔基州 "識別為一個地點，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")。

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