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一、自然語言處理(NLP)定義

大多數(shù)消費(fèi)者可能在沒有意識(shí)到的情況下已經(jīng)與 NLP 進(jìn)行了交互。例如，NLP 是虛擬助手(如 Oracle 數(shù)字助手(Oracle Digital Assistant，ODA)、Siri、Cortana 或 Alexa)背后的核心技術(shù)。當(dāng)我們向這些虛擬助手提問時(shí)，NLP 使它們不僅能夠理解用戶的請(qǐng)求，還能夠以自然語言進(jìn)行回應(yīng)。NLP 適用于書面文本和語音，并且可以應(yīng)用于所有人類語言。由 NLP 驅(qū)動(dòng)的其他工具示例包括網(wǎng)絡(luò)搜索、電子郵件垃圾郵件過濾、文本或語音的自動(dòng)翻譯、文檔摘要、情感分析和語法 / 拼寫檢查。例如，一些電子郵件程序可以根據(jù)郵件內(nèi)容自動(dòng)建議適當(dāng)?shù)幕貜?fù) —— 這些程序使用 NLP 來讀取、分析和回復(fù)你的郵件。

還有幾個(gè)其他術(shù)語與 NLP 大致同義。自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)和自然語言生成(Natural Language Generation，NLG)分別指使用計(jì)算機(jī)理解和產(chǎn)生人類語言。NLG 能夠通過使用稱為 “圖形語法” 的概念將有意義的信息總結(jié)為文本來提供對(duì)所發(fā)生事情的口頭描述。這也被稱為 “語言輸出”。

在實(shí)踐中，NLU 被用來表示 NLP。計(jì)算機(jī)對(duì)所有人類語言的結(jié)構(gòu)和意義的理解，允許開發(fā)人員和用戶使用自然句子和交流與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互。計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics，CL)是研究人類語言計(jì)算方面的科學(xué)領(lǐng)域，而 NLP 是關(guān)注構(gòu)建理解、生成或操縱人類語言的計(jì)算制品的工程學(xué)科。

對(duì) NLP 的研究在 20 世紀(jì) 50 年代數(shù)字計(jì)算機(jī)發(fā)明后不久就開始了，NLP 借鑒了語言學(xué)和人工智能。然而，過去幾年的重大突破是由機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)的，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它開發(fā)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和泛化的系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它可以從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的模式，這意味著它非常適合從網(wǎng)絡(luò)來源的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)自然語言的復(fù)雜性。

二、自然語言處理的應(yīng)用

自動(dòng)化日常任務(wù)：由 NLP 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人可以處理當(dāng)今由人工代理處理的大量日常任務(wù)，使員工能夠從事更具挑戰(zhàn)性和有趣的任務(wù)。例如，聊天機(jī)器人和數(shù)字助手可以識(shí)別各種用戶請(qǐng)求，將它們與公司數(shù)據(jù)庫中的適當(dāng)條目匹配，并為用戶制定適當(dāng)?shù)幕貜?fù)。

改進(jìn)搜索：NLP 可以通過基于上下文消除詞義歧義(例如，“carrier” 在生物醫(yī)學(xué)和工業(yè)語境中有不同的含義)、匹配同義詞(例如，在搜索 “automobile” 時(shí)檢索提到 “car” 的文檔)以及考慮詞形變化(這對(duì)于非英語查詢很重要)來改進(jìn)文檔和常見問題檢索的關(guān)鍵詞匹配搜索。有效的由 NLP 驅(qū)動(dòng)的學(xué)術(shù)搜索系統(tǒng)可以極大地改善醫(yī)生、律師和其他專業(yè)人員對(duì)相關(guān)前沿研究的訪問。

搜索引擎優(yōu)化：NLP 是通過分析搜索以優(yōu)化你的內(nèi)容從而使你的業(yè)務(wù)在在線搜索中排名更高的好工具。搜索引擎使用 NLP 對(duì)其結(jié)果進(jìn)行排名 —— 并且知道如何有效地使用這些技術(shù)可以使你更容易在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之上排名。這將為你的業(yè)務(wù)帶來更大的知名度。

分析和組織大型文檔集合：文檔聚類和主題建模等 NLP 技術(shù)簡化了理解大型文檔集合(如公司報(bào)告、新聞文章或科學(xué)文檔)中內(nèi)容多樣性的任務(wù)。這些技術(shù)通常用于法律發(fā)現(xiàn)目的。

社交媒體分析：NLP 可以分析客戶評(píng)論和社交媒體評(píng)論，以更好地理解大量信息。情感分析識(shí)別社交媒體評(píng)論流中的正面和負(fù)面評(píng)論，實(shí)時(shí)提供客戶情感的直接度量。這可以帶來巨大的回報(bào)，例如提高客戶滿意度和收入。

市場(chǎng)洞察：隨著 NLP 分析你業(yè)務(wù)的客戶的語言，你將更好地了解他們想要什么，并且也更好地了解如何與他們溝通。面向方面的情感分析檢測(cè)社交媒體中與特定方面或產(chǎn)品相關(guān)的情感(例如，“鍵盤很棒，但屏幕太暗”)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營銷提供直接可操作的信息。

內(nèi)容審核：如果你的業(yè)務(wù)吸引了大量用戶或客戶評(píng)論，NLP 使你能夠?qū)徍怂f的內(nèi)容，以便通過分析評(píng)論的詞語、語氣和意圖來保持質(zhì)量和文明。

三、使用自然語言處理的行業(yè)

NLP 簡化并自動(dòng)化了廣泛的業(yè)務(wù)流程，尤其是涉及大量非結(jié)構(gòu)化文本的流程，如電子郵件、調(diào)查、社交媒體對(duì)話等。借助 NLP，企業(yè)能夠更好地分析其數(shù)據(jù)以幫助做出正確的決策。以下只是 NLP 實(shí)際應(yīng)用的幾個(gè)例子：

醫(yī)療保?。弘S著世界各地的醫(yī)療保健系統(tǒng)轉(zhuǎn)向電子病歷，他們遇到了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。NLP 可用于分析并從健康記錄中獲得新的見解。

法律：為準(zhǔn)備一個(gè)案件，律師通常必須花費(fèi)數(shù)小時(shí)檢查大量文檔集合并搜索與特定案件相關(guān)的材料。NLP 技術(shù)可以自動(dòng)化法律發(fā)現(xiàn)過程，通過篩選大量文檔減少時(shí)間和人為錯(cuò)誤。

金融：金融世界變化極快，任何競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)都很重要。在金融領(lǐng)域，交易員使用 NLP 技術(shù)從公司文檔和新聞稿中自動(dòng)挖掘信息，以提取與他們的投資組合和交易決策相關(guān)的信息。

客戶服務(wù)：許多大公司正在使用虛擬助手或聊天機(jī)器人來幫助回答基本的客戶詢問和信息請(qǐng)求(如常見問題解答)，在必要時(shí)將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)交給人類。

保險(xiǎn)：大型保險(xiǎn)公司正在使用 NLP 來篩選與索賠相關(guān)的文檔和報(bào)告，以努力簡化業(yè)務(wù)處理方式。

四、NLP 技術(shù)概述

NLP 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型：我們前面提到，現(xiàn)代 NLP 在很大程度上依賴于一種稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能方法。機(jī)器學(xué)習(xí)通過對(duì)數(shù)據(jù)集中的示例進(jìn)行泛化來進(jìn)行預(yù)測(cè)。這個(gè)數(shù)據(jù)集稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在這個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練以產(chǎn)生完成目標(biāo)任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

例如，情感分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)由句子及其情感(例如，積極、消極或中性情感)組成。一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法讀取這個(gè)數(shù)據(jù)集并產(chǎn)生一個(gè)模型，該模型將句子作為輸入并返回它們的情感。這種將句子或文檔作為輸入并返回該輸入的標(biāo)簽的模型稱為文檔分類模型。文檔分類器也可以用于根據(jù)文檔提到的主題對(duì)文檔進(jìn)行分類(例如，分為體育、金融、政治等)。

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