什么是人工智能中的自然语言处理（NLP）？

自然语言处理（NLP）已经无处不在——它被应用于我们的邮件过滤、语音助手、AI代理、搜索引擎、文本预测和 AI聊天机器人。

企业利用NLP系统提升运营效率，个人也在日常生活中频繁使用。

但尽管NLP无处不在，它的过程却很复杂，我们在使用翻译服务或手机预测下一个词时，很少会去思考背后的原理。

理解NLP的第一步是明确它的定义。让我们开始吧！

什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类通过自然语言进行交互。

它使机器能够理解、解释并生成有意义且实用的人类语言。

为什么要使用NLP？

NLP之所以受欢迎，是有充分理由的——无论是对组织还是个人。常见的NLP应用理由包括：

高效自动化

NLP系统常用于自动化客户支持、邮件过滤和文档分类等任务。像其他自动化一样，它能为组织节省时间和资源。

数据洞察

企业可以利用NLP系统提供洞察或识别趋势。通过分析企业聊天机器人收集的大量文本数据（如客户反馈、评论或社交媒体帖子），NLP系统可以帮助改进产品或服务。

搜索优化

多年来，搜索体验不断提升——部分得益于NLP。

NLP让语音或文本搜索结果更加精准，帮助用户更快找到信息。每当我们在Google搜索、让Siri叫车，或向商店AI聊天机器人描述想要的产品时，都能感受到这些好处。

个性化

由于NLP系统能够分析个人的语言模式和偏好，因此它们的回复可以针对每一次互动进行个性化调整。

例如，客户支持聊天机器人可以向情绪激动的客户道歉或提供折扣，AI助手也能根据用户过往偏好推荐服装品牌。

NLU、NLP和NLG的区别

NLP是一个广泛的领域，涵盖了多个子学科，包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

NLP是总领域，而NLU和NLG是其中的专门分支。这是因为在对话过程中，自然语言处理必须同时涉及理解和生成。

自然语言理解（NLU）

NLU用于提取用户输入背后的含义。

作为NLP的一个子集，NLU专注于语言处理的理解部分。其主要目标是让机器能够有意义地理解和解释人类语言。

NLU通过分析文本来判断词语背后的意图、识别实体，并把握语言的上下文含义。

例如，当用户说“预订餐厅的桌位”时，NLU负责理解其意图是预订，并识别“餐厅”为执行操作的对象。

自然语言生成（NLG）

NLG则关注语言处理的生成部分。当机器通过NLU理解了用户输入后，NLG负责生成连贯且符合语境的回复。

例如，用户问聊天机器人：“明天天气怎么样？”NLG系统会生成类似“明天天气晴朗，最高气温为75华氏度。”这样的回复。

NLG涉及选择合适的词语、正确组织句子，并确保输出自然、贴近人类表达。它是NLP中将机器理解转化为交流语言的关键环节。

NLP的11个组成部分

自然语言处理是一个包含多个交叉组成部分的复杂过程。

如果你想更好地理解NLP的工作原理，以下11个组成部分可以帮助你了解其复杂性。

为了解释这些组件，我将举一个首席营销官（CMO）向内部聊天机器人提出如下请求的例子：请安排明天下午3点与市场团队开会。

1. 话语

话语是用户说出或输入的原始语句。在本例中是：“请安排明天下午3点与市场团队开会。”

话语是NLP系统分析以确定意图并提取相关实体的输入内容。

2. 实体

这句话中的实体为意图提供了具体细节。

例如，这里的一个实体是“市场团队”，因为它明确了会议对象。另一个实体是“明天下午3点”，因为它给出了会议的时间和日期。

实体为聊天机器人正确安排会议提供了必要的信息。

3. 意图

在上面的例句中，意图是用户的目标：安排会议。

像AI聊天机器人这样的对话界面会识别出用户消息背后的意图是安排会议。

4. 分词

分词是NLP流程中的一个步骤。它指的是将句子拆分为更小的部分，称为“词元”，这些词元可以是单词、短语，甚至标点符号。

例如，我们的话语可以被分为“请安排”、“一个”、“会议”、“市场团队”、“下午3点”和“明天”等词元。

这有助于NLP系统更有效地分析句子的每一部分，从而更容易理解整体含义并做出准确回应。

5. 词干提取与词形还原

词干提取和词形还原是NLP系统可能采用的技术，用于将单词简化为基本或词根形式。词干提取是将单词截断到词根，比如把“安排中”视为“安排”。

词形还原则将词语转换为词典中存在的标准形式。因此，词形还原不仅仅是去除后缀，还可能把“wowza”或“紧”归为“好”。

这些技术帮助NLP系统识别不同词尾或形式的单词可能具有相同含义。

6. 词性标注

在这一步，NLP系统会为句子中的每个词标注其语法角色：

• 安排（动词）
• 一个（限定词）
• 会议（名词）
• 与（介词）
• the（限定词）
• marketing（形容词）
• team（名词）
• at（介词）
• 3（数词）
• PM（名词）
• tomorrow（名词）

词性（PoS）标注帮助NLP系统更好地理解句子的结构及词语之间的关系。

7. 命名实体识别（NER）

系统会识别句子中的特定实体，如“市场团队”（组织或群体）和“明天下午3点”（时间表达）。NER帮助系统理解会议对象和安排时间。

8. 情感分析

如果CMO说：“再安排一次市场团队会议，否则我要抓狂了”，NLP系统会识别出其中的负面情绪。

如果CMO说：“再安排一次市场团队会议，否则我要抓狂了”，NLP系统会识别出其中的负面情绪。

一旦情感被识别出来，NLP 系统就可以做出相应的反应——它可能会安抚首席营销官，或者道歉。情感分析在与客户互动的对话界面中尤其有用，因为它可以衡量有多少客户感到满意，有多少客户感到沮丧。

9. 上下文理解

NLP 系统通过上下文理解，根据词语周围的文本来解释单词和短语的含义。这不仅仅是分析单个词语，还包括它们在句子或对话中的相互关系。

10. 机器学习

NLP 系统通过使用机器学习（ML）模型来提升对语言的理解和生成能力。

机器学习模型在大量句子数据集上进行训练，使其能够正确理解意图（如“安排会议”）、识别实体（如“市场团队”和“明天下午3点”），并生成合适的回应。

11. 对话管理器

NLP 系统中的对话管理会追踪对话的上下文，确保基于之前的输入给出连贯的回复。

如果首席营销官早上提到需要与市场团队开会，他可能会说：“帮我把那个会议安排在下午3点。”系统会记住并确认他想和市场团队预订会议。

NLP 的实际应用案例

如果你每天都在使用科技产品，很可能你每天都在接触 NLP 系统。以下是你可能与自然语言处理程序互动的一些常见例子。

虚拟助理

它很可能就在你口袋里：像 Siri、Alexa 和 Google Assistant 这样的智能助手使用 NLP 来理解和回应语音指令。

当你问“今天天气怎么样？”时，AI 助手会处理你的语音，理解你的意图，获取天气数据，并用相关信息进行回复。

AI聊天机器人

许多公司使用基于 NLP 的聊天机器人来处理客户咨询。例如，如果你在电商网站的聊天机器人上询问“我的订单在哪里？”，机器人可以理解你的问题，访问订单跟踪信息，并为你提供最新进展。

语言翻译

NLP 是翻译服务的核心，使用户能够将文本或语音从一种语言翻译为另一种语言。

这些系统会分析原始语言的结构和含义，并在目标语言中生成等效文本。也就是说，每次你使用 Google 翻译时，都要感谢 NLP 技术。

语音转文字应用

语音转文字应用，如 Siri 或语音输入工具，利用 NLP 将口语转换为书面文本。

当你在手机上使用语音输入或转录会议录音时，NLP 会将语音分解为单词，识别语音中的模式，并生成准确的文本。

邮件垃圾过滤

虽然我们通常不会把它当作 AI 相关技术，但邮件垃圾过滤其实是 NLP 的常见应用。

NLP 系统可以分析邮件内容，查找表明垃圾邮件或钓鱼邮件的特定模式、短语或行为——比如特定关键词、异常链接或奇怪的格式。

文本摘要与生成

这类工具可以将冗长的文章、报告或文档浓缩为简短、易于理解的摘要——而这一切都依赖于 NLP。

而在 ChatGPT 时代，每个学生都用过文本生成器。这些 NLP 生成器通常可以创作连贯且有意义的内容，从押韵诗句到英语作文，再到产品描述。

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常见问题

NLP 与传统基于规则的语言处理有何不同？

传统的基于规则系统依赖人工编写的语言规则，维护起来既僵化又耗时。相比之下，NLP 利用统计方法和机器学习，从数据中学习语言模式，从而具备更强的适应性和可扩展性。

NLP 与通用机器学习有何区别？

NLP 是人工智能的一个专门分支，将机器学习应用于理解和生成自然语言，而通用机器学习则涵盖了更广泛的数据类型，如图像、数字或信号。

领域专用 NLP 模型与通用模型有何区别？

领域专用 NLP 模型是在特定领域（如法律或医学）的文本上训练的，因此能更准确地理解专业词汇和上下文。通用模型虽然适用于更多主题，但在专业或技术领域的精确度可能较低。

中小企业如何从 NLP 技术中获益？

中小企业可以利用 NLP，通过聊天机器人自动化客户服务、提升网站搜索功能、分析客户反馈情感、协助内容创作，即使没有庞大的技术团队，也能优化运营流程。

NLP 模型是否存在已知的伦理问题或偏见？

是的，NLP 模型可能会无意中学习并放大训练数据中的偏见，导致不公平或有害的输出，因此负责任的训练和定期审查非常重要。