NLP(自然语言处理) 和 Phoebe Liu 的简介
您有没有和聊天机器人互动过？或者您是否向虚拟助手，例如 Siri、Alexa 或您车上的车载娱乐系统发出过某些请求？您使用过在线翻译吗？我们大多数人都曾与这些人工智能 (AI) 互动过，我们也从未停止过思考如何便捷地表达我们的需求并获得适当的回应。如果我和Siri说：“hey Siri,今天我失恋了，能放首让我快乐的歌吗？”，下一秒，你的手机开始播放：昨天已是过去明天更多回忆，今天你要嫁给我。你的世界会在那一刻突然吐粉色泡泡吗？但是，如果你听到：分手快乐，祝你快乐.. 你的内心是不是有一万头草泥马飞奔而过，然后立马关机？ 但是，只要停下来想一想人类语言的复杂性，机器能够和人类交流难道不是一个奇迹吗？ 这一切要归功于自然语言处理。那究竟什么是自然语言处理 (NLP)？自然语言处理是教会计算机如何以人类的方式理解问题并让其给出适当回应的技术。借助 NLP，机器可以学习阅读、解密和解释人类的书面和口头语言，并创建以类似人类的方式描述、概括或解释输入（结构化数据）的叙述。NLP 是您经常与之交互的诸多 AI 解决方案的驱动力，并促成了人类与机器之间的理解。 如今，由于数据访问的巨大进步和计算机技术的提高，NLP 变得越来越受欢迎。
NLP 技术
NLP 将语言分解为较短的语段，以便理解语段之间的关系以及各语段怎样结合起来产生意义。语言成分有两类：句法（单词在句子中按照语法意义进行排列）和语义（文本所传达的含义）。每一类中都有核心的NLP 技术：
句法分析
以下是机器用于分析句法的一些标准方法:
- 分割：将一句话分解为较小的语段。
- 词形还原：将一个词缩小至词基，并将具有相似词基的词组合在一起。
- 词性标注：指出每个词的词性。
- 提取词干：删除词的前缀和后缀以获得词根。
请注意，这里只选取了诸多语法分析方法中的一部分。
语义分析
以下是机器用于分析语义的两种流行方法：
- 命名实体识别：确定预设组（例如人物和地点）并将其分类
- 词义消歧：根据语境确定词义。
机器可以结合使用上述技术来获取给定文本中的句法和语义。
自然语言处理能做什么？
NLP 的应用场景有很多。它使机器能够执行原本由人类执行的重复性任务，从而帮助扩大与语言相关的任务的规模。许多行业都在使用 NLP，其中较为常见的包括：
- 社交媒体分析：NLP 可以跟踪与品牌、产品或特定主题有关的情绪，并确定客户如何做出选择。它还可以通过检测政治偏见来过滤虚假新闻。
- (TTS)文本转语音应用程序： 文本转语音应用程序通过更多方式提供信息以提高包容性，并为呼叫中心、视频游戏和语言教育领域提供更丰富的交互体验。
- 个人助手和聊天机器人：NLP 使 AI 能够与人们就日常问题和事务进行交流，为人类腾出更多时间来进行更高层次的战略性工作。
- 搜索结果查询：NLP 在电子商务领域特别有用，它可以帮助确定关键搜索词，从而获得更相关的搜索结果。
- 语言翻译：NLP 广泛应用于各种语言和方言的翻译。
- 信息提取：例如，用于医疗保健行业进行患者病历处理时，通过 NLP 进行数据提取对于快速提取关键信息至关重要。
以上只是NLP的一些常见应用场景，还有更多场景我们就不一一道来了。这充分说明了自然语言处理方面已经取得了惊人的进步。NLP 的变革力量将继续为我们与技术的交互增添光彩。随着人机通信差距的进一步缩小，我们必将看到这一领域的更多突破。
为什么NLP难以实施？
NLP 具有挑战性。为什么自然语言处理难以实施？计算机的基础语言是数百万个 1 和 0 的集合，即“是”和“否”的二进制组合。计算机不会像人类那样在语境中思考，它们只会从逻辑上进行思考。当您对支持 AI 的计算机说话时，这台机器必须以某种方式理解和解释您所说的内容，计算出一个适当的响应，并将该响应转换为人类（或自然）语言，而这一切仅在几毫秒之内就能完成。很难想象实现这一壮举所需的处理能力水平，而计算机一直在这样做。 同样，自然语言的复杂性也不应该被低估。人类以无数种方式表达自己。全世界有数百种语言和方言，而且每种语言，无论是书面的还是口头的，都有自己的语法规则和俚语，并且各不相同。每个人的书写和说话方式也大相径庭。例如，有些人可能讲话口齿不清，或者在书写中使用缩写词。为了使计算机理解所有这些差异，它必须事先遇到过这些差异。它必须接受类似数据的培训。另一个挑战是，训练数据库与预期的应用程序应属于同一个领域。例如，在医疗环境中收集的对话不同于客户所处领域内会发生的对话，这种情况使得数据收集更具挑战性，因为从正确的领域收集数据很困难，但这又是必需的。 这些因素都导致了 NLP 实施中的困难。您必须访问大量的自然语言数据，以便计算机可以进行广泛的交互。为这些交互提供服务并弥合二进制语言与自然语言之间的差距，计算能力至关重要。所以 NLP 直到最近才成为了机器学习中的重要组成部分。
