没想到！原来自然言语处理有这么多的运用场景

现如今，人工智能曾经成为大众耳熟能详的词汇，而自然言语处理却很少有人了解。自然言语处理(Natural Language Processing，NLP)属于人工智能的一个子范畴，是指用计算机对自然言语的形、音、义等信息停止处理，即对字、词、句、篇章的输入、输入、辨认、分析、了解、生成等的操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响。

人类言语经过数千年的发展，曾经成为一种巧妙的交流方式，承载着丰富的信息，这些信息往往超越言语本身。自然言语处理将成为填补人类通讯与数字数据鸿沟的一项重要技术。下面就引见一下自然言语处理的几个常见运用：

1、机器翻译

随着通讯技术与互联网技术的飞速发展、信息的急剧添加以及国际联络愈加严密，让世界上一切人都能跨越言语妨碍获取信息的应战曾经超出了人类翻译的才能范围。

机器翻译因其效率高、成本低满足了全球各国多言语信息疾速翻译的需求。机器翻译属于自然言语信息处理的一个分支，可以将一种自然言语自动生成另一种自然言语又无需人类协助的计算机系统。目前，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等人工智能行业巨头推出的翻译平台逐渐仰仗其翻译过程的高效性和准确性占据了翻译行业的主导地位。

2、打击渣滓邮件

当前，渣滓邮件过滤器已成为抵御渣滓邮件成绩的第一道防线。不过，有许多人在运用电子邮件时遇到过这些成绩：不需求的电子邮件照旧被接收，或者重要的电子邮件被过滤掉。理想上，判别一封邮件能否是渣滓邮件，首先用到的方法是“关键词过滤”，假如邮件存在常见的渣滓邮件关键词，就断定为渣滓邮件。但这种方法效果很不理想，一是正常邮件中也能够有这些关键词，非常容易误判，二是将关键词停止变形，就很容易规避关键词过滤。

自然言语处理经过分析邮件中的文本内容，可以相对准确地判别邮件能否为渣滓邮件。目前，贝叶斯(Bayesian)渣滓邮件过滤是备受关注的技术之一，它经过学习大量的渣滓邮件和非渣滓邮件，搜集邮件中的特征词生成渣滓词库和非渣滓词库，然后根据这些词库的统计频数计算邮件属于渣滓邮件的概率，以此来停止断定。

3、信息提取

金融市场中的许多重要决策正日益脱离人类的监督和控制。算法买卖正变得越来越盛行，这是一种完全由技术控制的金融投资方式。但是，这些财务决策中的许多都遭到旧事的影响。因此，自然言语处理的一个次要义务是获取这些明文公告，并以一种可被归入算法买卖决策的格式提取相关信息。例如，公司之间合并的音讯能够会对买卖决策产生严重影响，将合并细节(包括参与者、收卖价格)归入到买卖算法中，这或将带来数百万美元的利润影响。

4、文本情感分析

在数字时代，信息过载是一个真实的现象，我们获取知识和信息的才能曾经远远超过了我们了解它的才能。并且，这一趋向丝毫没有放缓的迹象，因此总结文档和信息含义的才能变得越来越重要。情感分析作为一种常见的自然言语处理方法的运用，可以让我们可以从大量数据中辨认和吸收相关信息，而且还可以了解更深层次的含义。比如，企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线回复中的差评信息等。

5、自动问答

随着互联网的疾速发展，网络信息量不断添加，人们需求获取愈加准确的信息。传统的搜索引擎技术曾经不能满足人们越来越高的需求，而自动问答技术成为了处理这一成绩的有效手腕。自动问答是指应用计算机自动回答用户所提出的成绩以满足用户知识需求的义务，在回答用户成绩时，首先要正确了解用户所提出的成绩，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中停止检索、婚配，将获取的答案反馈给用户。

6、个性化引荐

自然言语处理可以根据大数据和历史行为记录，学习出用户的兴味爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好，完成对用户意图的精准了解，同时对言语停止婚配计算，完成精准婚配。例如，在旧事服务范畴，经过用户阅读的内容、时长、回复等偏好，以及社交网络甚至是所运用的移动设备型号等，综合分析用户所关注的信息源及核心词汇，停止专业的细化分析，从而停止旧事推送，完成旧事的个人定制服务，最终提升用户粘性。

写在最后：

自然言语处理的目的是补偿人类交流(自然言语)与计算机了解(机器言语)之间的差距，最终完成计算机在了解自然言语上像人类一样智能。将来，自然言语处理的发展将使人工智能可以逐渐面对愈加复杂的状况、处理更多的成绩，也必将为我们带来一个愈加智能化的时代。

非常好，顶一下

回个帖子，下班咯~

非常看好未来的发展！