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标题: 不谈技术细节，自然言语处理能做些什么 [打印本页]

作者: 核平小日a 时间: 2018-12-16 19:03
标题: 不谈技术细节，自然言语处理能做些什么
深度神经网络的迸发使得机器学习遭到了广泛的关注, 而NLP（自然言语处理）又是其中最受关注的部分。ThoughtWorks正在尝试NLP技术的商业化落地，例如对话机器人、针对特定范畴的机器翻译等。基于NLP的重要性和其最近几年的飞速发展, 它成为了人们常常会讨论的一个盛行话题。对于专业人士来说, 通常会聊到词向量, LSTM, attention等技术。但是作为一个非NLP专家, 我们要聊些什么呢？或者说我们应该学些什么呢？本文就从运用角度来总结一下自然言语处理能做哪些事, 以及在我眼中NLP有潜力去做哪些事，协助大家建立对NLP技术初步的了解。

NLP能做哪些事？

NLP的集大成者 – 语音助手

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人类研讨语音助手已有几十年的历史, 在科幻电影中也常有提及，不过直到2011年,苹果发布Siri, 这种奥秘的工具才获得了大众的关注。在Siri之后, 涌现出了以Amazon Alexa, Google Assistant, Microsoft Cortana为代表的一大票语音助手。早期的语音助手功能非常有限, 也很少有人运用。经过了这些年的发展, 如今的语音助手曾经有了很大的提高, 曾经能很好地处理天气查询, 信息检索, 添加日程, 播放音乐等简单义务。此外, 部分语音助手还支持声纹辨认, 提升了安全性。假如你最近没有运用过上述的语音助手, 我激烈建议你去试用一下！

虽然NLP在语音助手运用中发挥了重要作用，但照旧不足以支撑这样一个复杂的综合性系统。语音助手基本上运用了下文中提到的一切NLP技术以及很多其他非NLP技术。创建一个残缺的语音助手需求大量的资源, 是一个门槛很高的范畴。

基于文本分类的运用

文本分类就是将非结构化文本数据划分到事前定义好的标签类中, 这是NLP技术的一大分支, 很多其他技术都依赖于它。由于分类义务不同, 标签的定义也不同, 比如在综合用户回复分析中, 标签可以定义为 “负面”, “中性”, “正面”。而在酒店回复分析中就可以把标签定义为”服务好”, “环境好”, “环境差”等。

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由于标签体系可以灵敏调整, 文本分类被广泛运用到众多范畴中, 下面列出一些典型的运用：

渣滓邮件的检验：

旧事自动分组：

用户情感分析（回复倾向性分析）：

文档自动标签, 搜索引擎优化(SEO)：

基于命名实体辨认（NER）的运用

命名实体辨认的目的是定位文本中出现的预定义分类, 包括人名, 组织称号, 地名, 日期和工夫, 数量等等。下面以一个例子来详细阐明：

原文：

“Jim bought 300 shares of Acme Corp. in 2006.”

标注后(括号内为实体类型)：

“[Jim](Person)bought 300 shares of [Acme Corp.] (Organization)in [2006](Time).”

NER也有运用场景，下面是几个例子：

旧事标注：

搜索引擎：

从商品描画中自动提取商品类别, 品牌等信息

工具易用性提升

其他

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除了下面说到的几种分类之外, NLP还能做很多凶猛的事情：

机器翻译：

拼写检查（拼写纠错）：

NLP有希望做哪些事？

下面讲了很多运用案例, 其中大部分曾经比较成熟甚至曾经投入到了商业运用中。下面再罗列一些我以为目前不是很成熟但是很有潜力的NLP技术：

句子, 段落的相似性检测：

自动文本摘要：

自动问答：

总结

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下面引见了几种NLP技术和运用场景, 但是NLP技术触及的范围远不止这些, 将NLP技术与音频处理、图像处理等技术结合, 又会出现诸如视频字幕生成, 图片描画生成等等风趣的运用。可以说只需有人类, 有言语, 就存在NLP运用的能够性。也正是由于NLP技术触及范围广泛，才吸引了越来越多企业的关注，并在其之上构建各种智能系统，给我们的生活带来了便利。

了解了这些运用，不妨花几分钟思索一下, 对于你目前接触到的业务, NLP技术能给客户带来哪些价值呢？

文/韩慧昌

原文：https://insights.thoughtworks.cn/nlp/

作者: 关东名侦探 时间: 2018-12-17 07:00
专业抢沙发的！哈哈

作者: 思考的油脚丫 时间: 2018-12-17 18:39
给你我的小心心

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