自然语言处理(NLP)是一种 专门用于分析人类语言的 人工智能(AI) 。
它通过以下方式做到这一点：
阅读自然语言，这种自然语言是通过人类的自然使用而发展起来的，并且我们每天都在与他们交流。解释自然语言，通常通过基于概率的算法，分析自然语言并提供输出。您是否曾经使用过Apple的Siri，想知道它如何理解(大部分)您在说什么？ 这是实践中NLP的一个示例。NLP正在成为我们生活中必不可少的一部分，并且与机器学习和深度学习一起产生的结果远远优于几年前所能达到的结果。
自然语言处理能做什么？
如今，NLP以多种方式使用。 这些包括：
机器翻译 (Machine translation)
您上次访问国外是什么时候使用智能手机进行语言翻译？ 也许您使用过Google翻译？ 这是NLP机器翻译的示例。
机器翻译通过使用NLP将一种语言翻译成另一种语言来工作。 从历史上看，简单的基于规则的方法已用于执行此操作。 但是，如今的NLP技术是对基于规则的方法的重大改进，这种方法已经存在多年了。
机器翻译通过使用NLP将一种语言翻译成另一种语言来工作。 从历史上看，简单的基于规则的方法已用于执行此操作。 但是，如今的NLP技术是对基于规则的方法的重大改进，这种方法已经存在多年了。
除了Google Translate之类的应用程序外，NMT还用于一系列业务应用程序中，例如：
翻译纯文本，网页或文件，例如Excel，Powerpoint或Word。 Systran是执行此操作的翻译服务公司的示例。
由SDL Government (一家专门从事公共部门语言服务的公司)提供的服务，可以实时翻译社交信息。
在Canopy Speak提供的医疗情况下(例如，当说英语的医生正在治疗说西班牙语的患者时)翻译语言。
由专门从事财务翻译的公司Lingua Custodia提供的财务文件的翻译，例如年度报告，投资评论和信息文件。
语音识别 (Speech recognition)
之前，我们提到Siri作为NLP的示例。 Siri使用的NLP的一项特殊功能是语音识别。 Alexa和Google Assistant(“ ok Google”)是NLP语音识别的其他知名示例。
语音识别并不是一门新兴的科学，已经有50多年的历史了。 直到最近，借助NLP，它的易用性和准确性有了显着提高。
语音识别的核心是识别口语单词，对其进行解释并将其转换为文本的能力。 然后可以采取一系列行动，例如回答问题，执行说明或写电子邮件。
NLP中使用的强大的深度学习方法使当今的语音识别应用程序比以往任何时候都可以更好地工作。
聊天机器人 (Chatbots)
聊天机器人是模拟自然人类对话的软件程序。 公司使用它们来帮助客户服务，消费者查询和销售查询。
您上次登录公司网站并使用其在线帮助系统时，您可能与聊天机器人进行了交互。
尽管简单的聊天机器人使用基于规则的方法，但如今功能更强大的聊天机器人使用NLP来了解客户在说什么以及如何响应。
聊天机器人的知名示例包括：
建立在WhatsApp平台上的世界卫生组织(WHO) 聊天机器人 ，可共享信息并回答有关COVID-19病毒传播的查询
国家地理杂志的Genius 聊天机器人 ，说话方式像阿尔伯特·爱因斯坦，并与用户互动以宣传同名国家地理杂志节目
情绪分析 (Sentiment analysis)
情感分析使用NLP来解释和分类文本数据中包含的情感。 例如，这可用于根据正面或负面体验对有关产品或服务的在线客户反馈进行分类。
以最简单的形式，可以通过根据传达情感的指定单词对文本进行分类来进行情感分析，例如“爱”，“恨”，“快乐”，“悲伤”或“生气”。 这种类型的情感分析已经存在很长时间了，但是由于其简单性而在实际应用中受到限制。
当今的情感分析使用NLP基于统计和深度学习方法对文本进行分类。 结果是可以处理复杂且听起来自然的文本的情感分析。
如今，全球企业对情感分析都产生了浓厚的兴趣。 它可以提供有关客户偏好，满意度和对意见的反馈的有价值的见解，从而有助于营销活动和产品设计。
邮件分类 (Email classification)
电子邮件超载是现代工作场所中的常见挑战。 NLP可以帮助分析和分类传入的电子邮件，以便可以将它们自动转发到正确的位置。
过去，使用简单的关键字匹配技术对电子邮件进行分类。 这喜忧参半。 NLP可以更好地分类，因为它可以理解单个句子，段落和整个文本的上下文。
鉴于当今企业必须处理大量电子邮件，基于NLP的电子邮件分类可以大大提高工作效率。 使用NLP进行分类有助于确保电子邮件不会在繁重的收件箱中被遗忘，并且可以正确地归档以采取进一步的措施。
NLP发展Swift，对社会的影响越来越大。 从语言翻译到语音识别，再到聊天机器人再到情感识别，NLP都提供了宝贵的见解，使我们的生活更加高效。
现代自然语言处理通过使用语言学，计算机科学和机器学习来工作。 近年来，NLP产生的结果远远超过了过去。
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1,300万组人机对话交互文本数据
该数据包括人机对话交互文本数据，总计1,300 万组，该数据为用户和机器人间的交互类文本数据，每行为一组交互文本，中间用'|'进 行分隔；数据可用于自然语言理解、知识库构建等不同领域。
NLP的基本工作流程涉及文本预处理，文本表示和分析。 如今，各种技术正在使用中，并且随着不断的研究，正在开发更多的技术。
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