人工智能与自然语言处理在大数据中的应用

近日，Xenonstack 发布了一篇关于人工智能及其在大数据中作用的文章，作者为 Jagreet Kaur。这篇文章详细介绍了人工智能及其细分领域的发展情况，并重点探讨了自然语言处理（NLP）在大数据中的重要性。

人工智能概述

人工智能（AI）是指使机器能够像人类一样执行智能任务的技术。AI 的核心在于自动化和智能的应用。

人工智能的目标

• 推理
• 自动学习与调度
• 机器学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 机器人
• 通用智能

人工智能的发展阶段

• 第一阶段：机器学习。智能系统利用算法从经验中学习。
• 第二阶段：机器智能。系统使用高级算法（如深度神经网络）从经验中学习。
• 第三阶段：机器认知。系统无需外部数据即可自主学习。

人工智能的类型

• ANI（狭义人工智能）：完成基础角色任务，如由 Siri、Alexa 这样的聊天机器人完成的任务。
• AGI（通用人工智能）：涵盖人类水平的任务，涉及机器的持续学习。
• ASI（强人工智能）：指比人类更聪明的机器。

什么使系统智能化？

• 自然语言处理
• 知识表示
• 自动推理
• 机器学习

NLP、人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的区别

• 人工智能：构建能够智能处理问题的系统。
• 自然语言处理：构建能够理解语言的系统，属于人工智能的一个分支。
• 机器学习：构建能够从经验中学习的系统，也是人工智能的一个分支。
• 神经网络：受生物神经元启发的人工神经网络。
• 深度学习：在大数据集上，构建使用深度神经网络的系统，属于机器学习的一个分支。

什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）是指机器理解和解释人类书写和口语的能力。NLP 的目标是使计算机在理解语言方面达到人类的智能水平，缩小人类交流（自然语言）与计算机理解（机器语言）之间的差距。

NLP 的主要分析方法

• 句法学：检查给定文本的语法正确性。
• 语义学：确定给定文本的意义。
• 语用学：确定文本的目的。

NLP 处理语言的不同方面

• 音韵学：研究语音的系统化组织。
• 词态学：研究单词的构成及其相互关系。

了解语义分析的方法

• 分布式方法：应用大规模统计策略。
• 框架式方法：在数据结构中表示具有相同意义的不同句子。
• 理论式方法：基于句子部分内容表达整体意义。
• 交互式（学习）方法：在交互式学习环境中，用户逐步教计算机学习语言。

我们为什么需要 NLP

NLP 使自动语音识别和自动文本生成成为可能。由于大量数据的存在，我们可以利用计算机的强大能力，自动运行算法来完成这些任务，从而节省时间和精力。这些任务还包括自动摘要生成和机器翻译。

NLP 的基本流程

• 自然语言理解（NLU）：理解给定文本的含义。
• 自然语言生成（NLG）：从结构化数据中生成可读的文本。

自然语言理解（NLU）

NLU 包括理解文本中的每个单词及其结构。在理解结构时，NLU 需要解决词法歧义性、句法歧义性、语义歧义性和回指歧义性。

自然语言生成（NLG）

NLG 是从结构化数据中自动生成文本的过程。它分为三个阶段：文本规划、语句规划和实现。

NLP 与文本挖掘的区别

• NLP：理解给定文本的含义和结构。
• 文本挖掘：通过模式识别提取文本数据中的隐藏信息。

NLP 在大数据中的应用

NLP 可以解析大型非结构化数据中的模式，从而更好地理解其中的信息。这在零售、医疗、金融等领域中特别有用。

什么是聊天机器人？

聊天机器人是一种可以通过聊天应用程序、聊天窗口或语音唤醒应用程序与人交流的计算机程序。它们也可以用作智能数字助手，成本低、效率高且可以持续工作。

聊天机器人的工作机制

• 基于知识：包含信息库，根据客户的问题提供答案。
• 数据存储：包含与用户交流的历史信息。
• NLP 层：将用户的问题转化为信息，以便给出合适的回答。
• 应用层：用于与用户互动的界面。

NLP 中为什么需要深度学习

• 可表达性：描述机器如何近似通用函数。
• 可训练性：深度学习系统快速学习的能力。
• 可泛化性：在未训练的数据上进行预测的能力。

NLP 中深度学习的常见任务

• 词嵌入
• 序列标注
• 机器翻译
• 文本分类
• 情感分析

传统 NLP 与深度学习 NLP 的区别

• 传统 NLP：依赖手工设计特征。
• 深度学习 NLP：通过端到端的学习，自动提取特征。

日志分析与日志挖掘中的 NLP

什么是日志？

日志是一系列时序信息的集合，表示不同网络设备或硬件的状态。它们可以存储在硬盘文档中，也可以发送到日志收集器。

什么是日志分析？

日志分析是从日志中提取信息的过程，分析信息中的句法和语义，解析使用环境，从而比较分析不同来源的日志文档，进行异常检测和关联发现。

什么是日志挖掘？

日志挖掘是从日志中提取模式和关联性的过程，从而发掘知识，预测日志中的异常事件。

日志分析和日志挖掘中的技术

• 模式识别：将日志信息与模式库中的信息对比，过滤信息。
• 标准化：将不同的信息转换为统一的格式。
• 分类与标签：对信息进行排序并用关键词标注。
• 人工忽略：使用机器学习算法丢弃无用的日志信息。

NLP 在日志分析和日志挖掘中的应用

NLP 技术广泛应用于日志分析和日志挖掘，通过词语切分、词干提取、词形还原和解析等方法，将日志信息转换为结构化的方式，从而提取有用的信息和知识。

深度自然语言处理

自然语言处理是一个复杂的领域，处于人工智能、计算语言学和计算机科学的交叉领域。

NLP 的其他关键应用

• 自动摘要：从给定文本中提取主要信息。
• 情感分析：预测文本的主题，判断其中是否包含判断、观点或回复。
• 文本分类：根据类别对不同的期刊、新闻报道进行分类。
• 信息提取：建议电子邮件程序自动添加事件到日历。