自然语言处理（NLP）已变得无处不在--它被用于我们的电子邮件过滤、语音助手、搜索引擎、文本预测和人工智能聊天机器人。
企业使用 NLP 系统改善运营，个人则在家中日常使用。
尽管 NLP 无处不在，但当我们使用语言翻译服务或手机预测下一个要输入的单词时，很少有人会考虑到 NLP 是一个复杂的过程。
了解 NLP 的第一步是定义它是什么。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，主要研究计算机与人类通过自然语言进行交互。
它使机器能够以一种既有意义又有用的方式理解、解释和生成人类语言。
为什么使用 NLP？
无论是对组织还是个人，NLP 的流行都是有道理的。采用 NLP 的几个最常见原因包括
经济高效的自动化
NLP 系统通常用于实现客户支持、电子邮件过滤和文档分类等任务的自动化。与其他类型的自动化一样，它可以为企业节省时间和资源。
数据洞察
企业可以利用 NLP 系统提供见解或识别趋势。通过分析大量文本数据（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
这些年来，搜索技术变得越来越好，这在一定程度上要归功于 NLP。
无论是通过语音还是文本，NLP 都能提供更准确的搜索结果，让用户更快地找到信息。每当我们输入谷歌搜索，让 Siri 帮我们叫车，或者向商店的人工智能聊天机器人描述我们想要的产品时，我们都能看到这些优势在发挥作用。
个性化
由于 NLP 系统会分析个人的语言模式和偏好，因此可以根据每个人的互动情况量身定制响应。
例如，客户支持聊天机器人可以向愤怒的客户道歉或提供折扣，人工智能助手也可以向用户推荐符合其以往喜好的服装品牌。
NLU、NLP 和 NLG 之间的区别
NLP 是一个广泛的领域，包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）等多个分支学科。
NLP 是一个总体领域，而 NLU 和 NLG 则是其中的专业领域。这是因为自然语言处理必须同时涉及理解和在来回对话中生成。
自然语言理解（NLP）
要提取用户输入背后的含义，NLU 是必不可少的。
作为 NLP 的一个子集，NLU 侧重于语言处理的理解方面。它的主要目标是使机器能够以有意义的方式理解和解释人类语言。
NLU 包括分析文本以确定文字背后的意图、识别实体并掌握语言的上下文含义。
例如，当用户说 "在餐厅订个位子 "时，NLU 负责理解用户的意图是预订位子，而 "餐厅 "则是应该采取行动的实体。
自然语言生成（NLG）
而 NLG 则关注语言处理的生成方面。在机器理解了用户的输入后（这要归功于 NLU），NLG 会接手生成一个连贯且与上下文相适应的回复。
例如，用户问聊天机器人："明天天气如何？无线路由系统会做出这样的回答："明天天气晴朗，最高气温华氏 75 度"。
NLG 包括选择正确的单词、正确地组织句子结构，以及确保输出结果自然且类似于人类语言。它是 NLP 的重要组成部分，能将机器的理解转化为可交流的语言。
NLP 的 11 个组成部分
自然语言处理是一种复杂的处理过程，其中包含多个相互交叉的组成部分。
如果你想更好地了解 NLP 的工作原理，以下 11 个部分可以说明这一过程的复杂性。
为了解释这些组件，我将以一位首席营销官向内部聊天机器人提出以下请求为例：请安排明天下午 3 点与营销团队开会。
发言
语句是用户说出或输入的准确短语。在本例中，它是："安排明天下午 3 点与营销团队开会"。
语篇是输入，NLP 系统将对其进行分析，以确定意图并提取相关实体。
实体
这句话中的实体提供了与意图相关的具体细节。
例如，这里的一个实体是 "营销团队"，因为它指明了会议的对象。 另一个实体是 "明天下午 3 点"，因为它提供了会议的时间和日期。
实体会向聊天机器人提供必要信息，以便正确安排会议。
意图
在上面的例句中，意图就是用户的目标：安排会议。
对话式界面（如人工智能聊天机器人）会识别出用户发送信息的意图是安排会面。
令牌化
标记化是 NLP 流程中的一个步骤。它将句子分解成更小的部分，称为标记，可以是单个词、短语甚至标点符号。
例如，我们的语篇可能被分割成 "日程"、"a"、"会议"、"营销团队"、"下午 3 点 "和 "明天 "等标记。
这有助于 NLP 系统更有效地分析句子的每个部分，使其更容易理解整体意思并做出准确回应。
词干和词素化
词根化和词库化是 NLP 系统可能使用的技术，用于将单词简化为词基或词根形式。词根化将单词简化为词根，例如将 "scheduling "标记为 "schedule"。
词法化将单词转换为词典中现有的规范化版本。因此，词法化可能会将 "wowza "或 "tight "标记为 "good"，而不是仅仅删除后缀。
这些技术有助于 NLP 系统识别不同词尾或形式的单词可能具有相同的含义。
语音部分标记
在这一步中，NLP 系统会为句子中的每个词标注其语法角色：
- 日程表（动词）
- 定语
- 会议
- 用
- 那
- 市场营销
- 团队
- 于
- 3（个）
- PM（名词）
- 明天
语音部分（PoS）标记有助于 NLP 系统更好地理解句子的结构和词语之间的关系。
命名实体识别（NER）
系统可以识别句子中的具体实体，如 "营销团队"（一个组织或团体）和 "明天下午 3 点"（一个时间表达）。NER 可帮助系统理解会议的对象和时间安排。
情感分析
情感分析可评估输入信息的语气。
如果首席营销官说："在我把头发扯下来之前，再安排一次与营销团队的会议"，NLP 系统就会识别出这种负面情绪。
一旦确定了情感，NLP 系统就可以采取相应的行动--它可以向首席营销官保证或道歉。当对话界面与客户互动时，情感分析尤其有用，因为它可以衡量有多少客户是满意的，有多少客户是沮丧的。
语境理解
NLP 系统利用上下文理解能力，根据周围文本解释单词和短语的含义。这不仅需要分析单个词语，还要分析它们在句子或对话中的相互关系。
机器学习
NLP 系统通过使用机器学习（ML）模型来提高理解和生成语言的能力。
人工智能模型是在一个大型句子数据集上训练出来的，因此能正确理解意图（"安排会议"），识别实体（如 "营销团队 "和 "明天下午 3 点"），并生成适当的回复。
对话管理器
NLP 系统中的对话管理可追踪对话的上下文，确保根据之前的输入做出一致的回应。
如果首席营销官在上午提到他需要与营销团队会面，他可能会说：'为我安排下午 3 点的会议。系统会记住并确认他想与营销团队会面。
NLP 的真实案例
如果您每天都在使用技术，那么您很可能每天都在使用 NLP 系统。这些只是您如何与自然语言处理程序交互的几个常见例子。
虚拟助理
它现在可能就在你的口袋里：Siri、Alexa 和 Google Assistant 等智能助理使用 NLP 来理解和响应语音命令。
当你问 "今天天气怎么样？"时，助手会处理你的语音，理解你的意图，检索天气数据，并回复相关信息。
人工智能chatbots
许多公司使用 NLP 驱动的聊天机器人来处理客户咨询。例如，如果您在电子商务网站上询问聊天机器人："我的订单在哪里？"机器人可以解释您的询问，访问订单跟踪信息，并为您提供更新。
语言翻译
NLP 是翻译服务的核心，允许用户将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言。
这些系统分析原文的结构和含义，并生成目标语言的等效文本。也就是说，每次使用谷歌翻译，都要感谢 NLP。
语音到文本应用
语音转文字应用，如 Siri 或听写工具，利用 NLP 将口头语言转换为书面文字。
当你在手机上使用语音输入或转录会议录音时，NLP 会将声音分解成单词，识别语音模式，并生成准确的文本。
垃圾邮件过滤
虽然我们并不认为它与人工智能相关，但垃圾邮件过滤是 NLP 的一种常见应用。
NLP 系统可以分析电子邮件的内容，寻找表明垃圾邮件或网络钓鱼的特定模式、短语或行为，如特定的关键词、奇怪的链接或奇怪的格式。
文本摘要和生成
这类工具可以将长篇文章、报告或文件浓缩成更短的、易于消化的摘要--而且是通过 NLP 来实现的。
在ChatGPT 时代，每个学生都使用过文本生成器。这些 NLP 生成器通常可以创建连贯而有意义的内容，从押韵的诗句到英语论文，再到产品说明。
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