自然语言处理
什么是自然语言处理？
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个分支，可帮助计算机系统理解、解析、控制和领会人类语言。它将计算语言学与机器学习和深度学习模型相结合来处理人类语言。计算机以文本或语音数据的形式处理人类语言，从而识别用户的意图/情感。
计算机程序能够将文本从一种语言转换为另外一种、应答指令，并实时总结大量数据。例如，企业使用文本和语音格式通过电子邮件、社交媒体、音频/视频等进行通信。
NLP 的重要性
- 处理、评估和归档信息
- 部署聊天机器人以提供客户服务
- 分类和提取文本
自然语言处理利用以下方法分析人类语言。
- 情感分析：分析文本以识别情感和理解客户意见。
- 摘要总结：通过保留关键点和信息来压缩大段文本。
- 关键词提取：识别和提取用于 SEO、数据可视化和分析的基本关键词。
- 分词：将单词和字符划分为更小单元，这类更小单元被称为标记，用于预处理、分段和语言处理。
自然语言处理如何运作？
自然语言处理 (NLP) 使用计算机算法对人类语言进行处理和分析，以便计算机理解和响应，即领会和生成有意义的文本、消息和对话。
自然语言处理算法通过部署不同的工具和方法来领会和理解人类语言。所有这些方法都从指定文本中提取特定信息，包括分词、词性标注、句法分析、命名实体识别、语义分析和语言生成。
分词是 NLP 的初始步骤，其中文本被划分为称为标记的单个单词或短语。通过将文本划分成标记，算法可基本了解文本的结构和背景，以便进一步处理和分析。单词标记通过空格进行分隔，句子标记则通过停顿进行分隔。高级分词用于词语搭配（即一起使用的词），例如快餐。
词性标注为每个标记分配对应的标签，以指示其语法类别，例如名词、动词、形容词、代词、介词、连词。这有助于理解句子的语法结构以进行分析。句法分析通过分析句子结构来理解单词和短语之间的关系。它通过识别出句子中的主语、谓语和宾语帮助算法理解句子的含义。
此外，命名实体识别 (NER) 会识别命名实体并进行分类，如名称、位置或组织。它从下一个实体中提取关键信息，协助进一步提取信息和情感分析。例如，在句子“乔治教英语”中，一个人（乔治）通过语义类别“教”与宾语（英语）联系在一起。
语义分析超越语法层面，可理解文本的含义并提取相关信息。它会分析文本并解析预期目的。最后，语言生成涉及使用从先前步骤中提取的数据来生成类似人类的响应或连贯文本。
NLP 有哪些用途？
自然语言处理可用于诸多行业，例如：
医疗保健：NLP 可以从临床记录、研究论文和患者记录中提取和分析医疗信息，以提高文档处理效率和准确度。NLP 会分析患者的症状和病史，协助诊断并提供治疗建议。NLP 自动处理医疗编码和计费等任务，通过分析患者症状和治疗记录来改善临床决策，甚至协助从大规模医疗数据中提取有价值的信息，以用于临床研究。
金融：对于分析金融新闻、总结分析师报告、从财务文件（如年度报告和监管备案文件）中提取信息，NLP 可提供巨大帮助。分析具有可疑模式的文本数据有助于防止安全漏洞和欺诈活动。
NLP 还可以提取和分析法律合同和财务协议中的信息来协助风险管理。NLP 驱动型聊天机器人有助于提供个性化的财务咨询服务，并实现银行和金融领域客户支持流程的自动化。
电子商务和零售：NLP 会分析客户意见反馈和评价，从中发掘产品情感并找到改进产品/服务的方法。此外，您可以根据客户偏好和浏览历史记录发送个性化的产品推荐。借助 NLP，企业可以监控竞争对手的流程，洞悉市场风向标。
客户服务：NLP 可以改善客户体验并简化操作。NLP 驱动型聊天机器人和虚拟助手可以理解客户询问内容，给出相关答复并处理基本事务。NLP 还可以分析客户意见反馈、社交媒体帖子或客户支持互动，以洞察客户情感并提高服务质量。
营销和广告：借助 NLP 可为营销活动、电子邮件营销和产品描述自动生成内容。此外，它还可以帮助跟踪品牌在社交媒体渠道上的活跃情况，以管理声誉并建立稳固的客户基础。
教育：教育机构可以使用 NLP 对作业和论文进行评分，为学员提供快速反馈。此外，它还可以帮助学员掌握语法、发音和词汇。
人力资源：组织可以使用 NLP 扫描简历和求职申请，根据技能和资格要求筛出合意候选人。还可以评估员工反馈调查，了解员工情感和敬业度。
政府和公共服务：NLP 可分析政府文件和立法文本以提取信息，从而评估政策影响并改善决策。
我们如何利用 NLP？
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