自然语言处理（NLP）涵盖了语言学，计算机科学和人工智能等领域，已被开发用于更好地理解和处理人类语言。简单来说，它指的是使机器理解人类语言的技术。

NLP用于开发能够在各种语境中理解人类语言的系统，包括语言的语法、语义和语境。因此，计算机可以识别语音，理解书面文本并在语言之间进行翻译。



NLP是一种深度学习技术

随着深度学习技术、机器学习和NLP数据标记技术的进步，NLP变得越来越流行。NLP算法可以分析大型数据集，以检测文本中的模式并提取有意义的信息。通过使用这项技术，计算机现在可以自动处理大量数据，包括电子邮件、文本和推文。

除了创建自然语言文本外，NLP还可以生成用于各种目的的结构化文本。为了完成结构化文本，使用算法生成与输入具有相同含义的文本。该过程可用于编写摘要和生成对客户查询的响应，以及其他应用程序。

NLP的实用性概述

NLP领域涉及自然语言的解释和操作，因此可用于各种语言倾向的应用。自然语言处理在许多领域都有广泛的应用，包括语音识别和自然语言理解。NLP生成和提取信息、机器翻译、摘要和对话系统。该系统还可用于分析情绪和生成自动摘要。

随着NLP数据标记方法在实践中的改进，NLP在各种强大的AI应用程序中变得越来越流行。除了在机器和人类之间建立有效的沟通外，NLP还可以处理并解释单词和句子。文本分析、机器翻译、语音识别和自然语言生成只是NLP技术的一些用例。NLP可用于解决各行各业的复杂问题，包括医疗保健、教育、金融和营销。

使用NLP，机器可以准确地识别大量数据并有效地处理它们。

它通过更好地理解人类语言，帮助机器开发更复杂和更高级的人工智能应用程序。NLP系统为机器提供了一种更有效的方式来与人类互动，并更深入地了解他们的想法。

基于其实际应用的NLP用例

各种不同的行业都在开发NLP应用程序，来自动执行以前手动执行的任务。多年来，随着NLP技术的不断发展，我们将看到越来越多的应用程序。

本文提供了一个实用指南，用于探索自然语言处理(NLP)技术的功能和用例。

1.自动聊天机器人的NLP

几乎在每个行业中，聊天机器人都被用来为客户提供更方便、更个性化的体验，而NLP在聊天机器人系统中发挥着关键作用。NLP数据标签的自动化系统使计算机能够识别和解释人类语言。这推动了聊天机器人应用程序的开发，这些应用程序可以集成到在线平台中，以理解用户的查询并做出适当的回复。

支持NLP的聊天机器人可以提供更个性化的回复，因为它们了解对话的语境并且可以做出适当的响应。使用NLP的聊天机器人还可以识别相关术语并理解复杂的语言，从而使它们的回复更加准确。使用NLP的聊天机器人还可以从用户的交互中学习，并在学习的基础上提供更好的服务。

2.用于文本分类的NLP

基于NLP的文本分类方法涉及从文本数据中提取有意义的信息，并根据不同的组或标签对其进行分类。NLP技术（如标记化、词性标记、命名实体识别和情感分析）用于实现此目的。

使用上述技术，可以通过识别重要部分，将文本根据其主题、情感和意图进行分类。此技术可用于许多应用，例如文档分类、垃圾邮件筛选、文档摘要、主题提取和文档摘要。

3.用于机器翻译的NLP

除了帮助机器分析、解释和处理自然语言外，NLP还支持机器翻译。使用NLP是构建机器翻译系统以实现翻译不同语言文本的主要方法。机器翻译使用NLP通过分析源文本，识别其含义，并生成相同含义的目标语言的翻译。

基于NLP的机器翻译系统使用复杂的算法从大量双语数据中捕获语言模式和语义数据。算法检测源语言中的单词、短语或其他元素，然后再检测目标语言中具有相同含义的单词、短语或元素。通过利用语境和其他信息（包括句子结构和语法），可以提高机器翻译系统的翻译准确性。

4.用于命名实体识别的NLP

NLP结合命名实体识别（NER），以识别和分类文本中的命名实体，例如人员、组织、地点、日期等。NER是许多NLP应用程序的重要组成部分，包括机器翻译，文本摘要和问答。它可以将文本中的单词分类为不同的类别，例如人员、组织、地点、日期等。

实体识别（NER）过程利用机器学习、深度学习和基于规则的系统等技术，识别和确定文本实体。使用基于机器学习的系统涉及使用监督学习模型进行学习，然后在学习适当标记的NLP数据之后对文本中的实体进行分类。

5.用于自然语言生成的NLP

作为NLP的一部分，自然语言生成（NLG）基于结构化数据（如数据库或语义图）生成自然语言。自动化NLG系统生成人类可读的文本，例如文章、报告和摘要，以自动化文档的生成。

NLG涉及分析、解释和格式化输入数据，以便通过生成准确传达数据及其含义的文本来读取数据。使用自然语言理解（NLU）技术的NLG系统也可以理解输入数据的含义。

6.用于问答的NLP

问答（QA）系统分析用户的问题并提供相关答案，这是一种NLP任务。自然语言理解、情感分析、信息检索和机器学习是用于完成此任务的NLP系统的一些方面。

在NLU中，语境和意图是通过分析用户在问题中使用的语言来识别的。因此，系统可以确定哪种方法最适合响应用户的查询。为了实现这一目标，系统必须能够识别和解释问题中使用的单词、短语和语法。

QA系统是一种从数据存储库中检索相关信息的方法。根据可用数据，系统可以提供最准确的响应。随着时间的推移，基于NLP的机器学习提高了问答系统的准确性。通过这种方式，QA系统在接收更多数据时变得更加可靠和智能。

7.词义消歧的NLP

NLP的使用还可以帮助词义消歧系统的创建。WSD（词义消歧）描述了使用自然语言处理（NLP）确定单词在给定语境中的含义的过程。

该系统为输入句子中具有多种含义的单词分配正确的含义。可以从各种来源收集数据，包括网络语料库、词典和同义词库，以便训练该系统。当系统经过训练后，它可以非常准确地识别给定语境中单词的正确含义。

有很多方法可以使用NLP进行词义消歧，例如监督和无监督机器学习、词汇数据库、语义网络和统计。监督方法涉及标记NLP数据以训练模型识别给定单词的正确含义，而无监督方法使用未标记的数据和算法参数来识别可能的含义。

单词含义可以通过存储语言信息的词汇数据库来确定。使用语义网络，单词的语境可以通过单词之间的关系来确定。该过程的最后一步是使用统计方法通过分析文本模式来确定单词最可能的含义。

8.用于文本摘要的NLP

文本摘要技术使用NLP为一段文本提炼出要点。通过识别最重要的信息，可以将文档压缩为更短、更简洁的形式。文本摘要由NLP技术（如自然语言理解（NLU）、机器学习和深度学习）生成。机器学习和深度学习通过识别文本中的关键主题和实体来帮助生成摘要。

在文本摘要中，NLP还有助于识别文本中的要点和论点以及它们之间的关系。用于文本摘要的NLP系统可以从长文本中生成摘要，包括新闻杂志中的文章、法律和技术文档以及医疗记录。除了识别关键主题和对文本进行分类外，文本摘要还可用于对文本进行分类。

9.用于情绪分析的NLP

情感分析的过程包括分析问题中所表达的情感。它允许系统确定用户对问题的情绪反应，这可以帮助将反应置于环境中。在NLP中，人类语言被人工智能分析、理解和解释。

文本聚类、情绪分析和文本分类是它可以执行的一些任务。作为NLP的一部分，情感分析决定了说话者或作者对一个话题或更广泛的语境的态度。新闻文章、社交媒体和客户评论是需要分析和检测的最常见的文本形式。

文本分类、聚类和情感分析是NLP用于处理大量文本数据的一些技术。在文本分类中，根据文档的内容为其分配标签。文本聚类分析方法对内容相似的文档进行分组。为了改进其产品和服务，企业使用情绪分析来了解客户的情绪。除了衡量公众舆论外，它还用于衡量主题或事件的受欢迎程度。

10.用于语音识别的NLP

使用NLP，可以设计出能够识别和理解口语以及做出适当响应的系统，我们称之为语音识别（SpeechRecognition）。语音识别主要采用自动语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)等NLP技术。

使用ASR，可以识别和理解口语。算法确定说话者所说的单词的语言和含义。文本转语音（TTS）技术从文本生成语音，即程序从文本输入生成音频输出。

系统可以基于NLP算法识别单词、短语和概念，这使其能够解释和理解自然语言。计算机模型可用于根据语境和含义确定单词、短语或句子的含义。

然后，系统可以根据用户的意图做出适当的响应。通过结合基于NLP数据标记的算法、ML模型、ASR和TTS，实现了高效自然的语音识别方法。语音识别系统的使用可以用作通过语音命令控制虚拟助手、机器人和家庭自动化系统的手段。

11.实体链接的NLP

实体链接是用于识别和链接文本文档中的实体的过程。NLP在信息检索中起着关键作用。实体可以在文本文档中链接到实体数据库，例如人员、位置、公司、组织或产品。通过这个过程，搜索引擎能够更好地理解文本，同时搜索结果也会得到改善。

由于其复杂性，使用自然语言链接实体是一项具有挑战性的工作。NLP技术用于从文本中识别和提取实体，以执行精确的实体链接。在这些技术中，可以识别命名实体、分配词性标记并提取术语。一旦确定了这些实体，就可以将这些实体与外部数据库（如维基百科、Freebase和DBpedia等）链接起来。

对于组织来说，使用NLP进行实体链接变得越来越重要。许多文本分析和搜索引擎优化（SEO）应用程序使用它根据用户的查询对最相关的结果进行排名。除了改善搜索引擎结果外，实体链接的NLP还可以通过更好地理解文本来帮助组织从其数据中获得洞察。

结语

NLP是人工智能的一个新兴领域，在未来具有相当大的潜力。这项技术有可能彻底改变我们与机器的交互，并使流程自动化，使其更加高效和方便。NLP有一天能够自动地生成和理解自然语言，从而彻底革新人机交互。

利用先进的NLP数据标注技术和人工智能的创新，可以创建机器学习模型，开发智能决策系统，使得NLP越来越有用。除了实时理解人类语言外，NLP还可用于开发交互式机器，作为人与机器之间的集成通信网格。总之，预计NLP将在未来几年内在人工智能技术中发挥重要作用。

 

来源：https://readwrite.com/11-nlp-use-cases-putting-the-language-comprehension-tech-to-work/