自然语言处理（NLP）基本概念

自然语言处理NLP（Natural Language Processing）

什么是NLP？

NLP代表自然语言处理。它是人工智能的一个分支，具有机器理解和处理人类语言的能力。人类语言可以是文本或音频格式。

NLP的历史

自然语言处理始于1950年，当时Alan Mathison Turing发表了一篇名为《计算机器与智能》的文章。它基于人工智能。它谈到了自然语言的自动解释和生成。随着技术的发展，已经出现了不同的方法来处理NLP任务。

基于启发式的NLP：这是NLP的最初方法。它基于已定义的规则。它来自于领域知识和专业知识。示例：regex基于统计机器学习的NLP：它基于统计规则和机器学习算法。在这种方法中，算法被应用于数据，并从数据中学习，并应用于各种任务。例如：朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型等。基于神经网络的NLP：这是评估神经网络学习的最新方法，称为深度学习。它提供了很好的准确性，但这是一种非常需要数据且耗时的方法。训练模型需要很高的计算能力。此外，它基于神经网络架构。例如：递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNNs）、变压器等。

NLP的优势

NLP帮助我们分析来自结构化和非结构化来源的数据。NLP非常快速且节省时间。NLP为这个问题提供了端到端的精确答案。因此，它节省了消耗不必要和不需要的信息的时间。NLP为用户提供了关于任何主题的问题，并在几毫秒内给出直接回答。

NLP的缺点

对于NLP模型的训练，需要大量的数据和计算。NLP在处理非正式表达、习语和文化术语时会出现许多问题。NLP结果有时并不准确，准确度与数据的准确度成正比。NLP是为单一、狭窄的作业设计的，因为它无法适应新的领域，并且功能有限。

NLP的组成部分

自然语言处理有两个组成部分：

自然语言理解自然语言生成

NLP的应用

自然语言处理的应用如下：

文本和语音处理，如语音助手——Alexa、Siri等。文本分类，如Grammarly、Microsoft Word和Google Docs像DuckDuckGo、谷歌这样的搜索引擎一样提取信息聊天机器人和问答类：-网站机器人语言翻译如：-谷歌翻译文本摘要

NLP的步骤



NLP常用库

NLTKSpacyGensimfastTextStanford toolkit (Glove)Apache OpenNLP

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