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(AI)的一個(gè)分支，致力于讓計(jì)算機(jī)能夠像人類(lèi)一樣理解文本和口語(yǔ)。NLP 將計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(基于規(guī)則的人類(lèi)語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)形式的人類(lèi)語(yǔ)言，并 "理解 "其全部含義，以及說(shuō)話(huà)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(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，響應(yīng)語(yǔ)音命令，并快速(甚至實(shí)時(shí))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(yǔ)音轉(zhuǎn)文字聽(tīng)寫(xiě)軟件、客戶(hù)服務(wù)聊天機(jī)器人和其他消費(fèi)便利產(chǎn)品中見(jiàn)識(shí)過(guò) NLP。但是，NLP 在業(yè)務(wù)解決方案中也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，有助于簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、提高員工生產(chǎn)力和簡(jiǎn)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。

一、自然語(yǔ)言處理(NCP)的工具和方法

1.Python 和自然語(yǔ)言工具包 (NLTK)

Python 編程語(yǔ)言為解決特定的自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供了廣泛的工具和庫(kù)。自然語(yǔ)言工具包 (NLTK) 提供了其中的許多工具和庫(kù)，這是一個(gè)用于構(gòu)建 NLP 應(yīng)用程序的開(kāi)源庫(kù)、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(kù)，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(yǔ)、句子、段落)和段落標(biāo)記等子任務(wù)的庫(kù)，以幫助計(jì)算機(jī)更好地理解文本。) 它還包括語(yǔ)義推理等功能庫(kù)，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(wú)法輕松擴(kuò)展以處理似乎無(wú)窮無(wú)盡的異常流或不斷增長(zhǎng)的文本和語(yǔ)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(dòng)提取、分類(lèi)和標(biāo)注文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)中的特征，然后為這些特征的每個(gè)可能值分配統(tǒng)計(jì)概率。現(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(shí)學(xué)習(xí)，并從大量非結(jié)構(gòu)化和無(wú)標(biāo)簽的原始文本中提取更準(zhǔn)確的含義和語(yǔ)言數(shù)據(jù)集。

二、自然語(yǔ)言處理任務(wù)

人類(lèi)語(yǔ)言充滿(mǎn)歧義，這使得編寫(xiě)能夠準(zhǔn)確判斷文本或語(yǔ)音數(shù)據(jù)含義的軟件變得異常困難。同音字、反語(yǔ)、成語(yǔ)、隱喻、語(yǔ)法例外和句子結(jié)構(gòu)差異只是人類(lèi)語(yǔ)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(huì)自然語(yǔ)言應(yīng)用程序識(shí)別和辨別這些特征。從一開(kāi)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(yǔ)言處理任務(wù)會(huì)分解人的文本和語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別也稱(chēng)為語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換，是將語(yǔ)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(yǔ)音命令或回答口語(yǔ)問(wèn)題的應(yīng)用程序都需要進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別尤其具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)槿藗冋f(shuō)話(huà)的速度非?？欤邶X不清，口音和語(yǔ)調(diào)各異，語(yǔ)法也往往不正確。

2.詞法標(biāo)記

語(yǔ)法標(biāo)記是指根據(jù)某個(gè)詞或一段文字的用法和上下文確定其詞法關(guān)系的過(guò)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(dòng)詞，而 "What make of car do you own? "句子中的名詞是動(dòng)詞。句子 "What make is your car? "中的名詞被識(shí)別為名詞。

3.詞義消歧

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

4.命名實(shí)體識(shí)別

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

5.共指解析

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

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