自然语言处理(NLP)的定义

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够像人类一样理解和生成语言。搜索引擎、机器翻译以及语音助手都是这项技术的应用实例。

尽管这一术语最初指的是人工智能系统的阅读能力，但现在已经成为所有计算语言学领域的通用术语。NLP的子领域包括自然语言生成(NLG)，即计算机自动生成信息的能力，以及自然语言理解(NLU)，即计算机理解口语、发音错误、拼写错误等各种语言变体的能力。

自然语言处理(NLP)的工作原理

自然语言处理(NLP)依靠机器学习来运作。机器学习系统存储和处理词语及其组合的方式，就像处理其他类型的数据一样。系统会输入各种文本数据，如短语、句子甚至整本书的内容，并应用语法规则或人类的语言习惯来处理这些数据。然后，计算机利用这些数据寻找模式，并据此做出预测。例如，在翻译软件中，机器学习会通过观察法语中的“Je vais au parc”（我要去公园）这样的句子，推测出“Je vais au magasin”（我要去商店）也会以类似的结构开头。

自然语言处理(NLP)的应用

机器翻译是NLP的强大应用之一，但搜索是最常见的用途。每当人们在Google或Bing搜索引擎中输入查询时，实际上是在向系统输入数据。点击搜索结果时，搜索引擎会将其解释为确认其找到的结果是正确的，并在未来的搜索中更好地使用这些信息。聊天机器人也采用了类似的机制：它们与Slack、Microsoft Messenger等聊天程序集成，读取用户输入的语言，并在用户输入触发短语时作出响应。语音助手如Siri和Alexa会在听到特定短语时作出反应，这也引发了人们对这些程序可能一直在监听的担忧。为了确保随时准备好响应，NLP程序需要在后台持续运行，等待特定短语的出现。

自然语言处理(NLP)的案例

文本数据是未被充分利用的最大数据池之一。专利、产品规格、学术论文、市场研究、新闻报道以及社交媒体上的文章，都是以文本为主要形式存在的，并且这些文本数量正在不断增加。将技术应用于语音，数据池将进一步扩大。以下是组织如何使用自然语言处理(NLP)技术的几个例子：

1. 埃森哲公司利用NLP技术分析合同：“埃森哲法律智能合同探查(ALICE)”工具已经帮助该公司2800名专业人员处理了数百万份合同，通过执行文本搜索来查找合同条款。ALICE工具使用“嵌入单词”的方法逐段阅读合同文件，寻找关键词来判断每段是否与特定合同条款相关。

2. Verizon公司使用NLP技术处理客户请求：Verizon的业务服务保障团队利用NLP技术和深度学习自动处理客户请求的注释。该团队每月接收超过10万条请求，其人工智能支持的服务能够读取服务请求，并自动回复最常见的请求，如报告当前请求状态或维修进度更新。更复杂的问题则交由工程师处理。

3. PSE&G公司通过虚拟助手帮助客户：新泽西州的一家公用事业公司利用虚拟助手技术和其他数字服务，使客户可以通过语音命令管理他们的电费或天然气账户。该系统是使用亚马逊提供的Alexa技能工具包构建的。

自然语言处理(NLP)的软件

无论组织是希望构建聊天机器人、语音助手、预测文本应用程序，还是其他以NLP为核心的应用程序，都需要一些工具来实现这些目标。以下是一些受到开发者欢迎的软件工具：

• 自然语言工具包(NLTK)：这是一个开源框架，用于构建Python程序来处理人类语言数据。NLTK提供了与50多种语料库和词汇资源的接口，以及一个文本处理库和一个用于NLP库的包装器。

• SpaCy：SpaCy是一个高级自然语言处理的开源库，专为生产目的设计。它支持深度数据分析，允许开发者进行复杂的数据挖掘。

• Gensim：Gensim是一个开源Python库，支持大规模文本数据的语义分析和检索相似文档的功能。它可以在无人工干预的情况下处理大量文本。

• Amazon Comprehend：这项Amazon服务不需要机器学习经验。它帮助组织从电子邮件、客户反馈、社交媒体等文本中发现见解。它利用情感分析、词性标注和分词来分析文本背后的意义。

• IBM Watson音频分析器：这是一个基于云计算的解决方案，旨在进行社交监听、聊天机器人集成和客户服务监控。它可以分析客户帖子的情绪和语气，并监控客户服务电话和聊天对话。

• 谷歌云翻译：这个API利用NLP技术检查源文本以确定语言，然后使用神经机器翻译将文本动态翻译成另一种语言。该API允许用户将功能集成到他们自己的程序中。

自然语言处理(NLP)的课程

有很多资源可用于学习如何创建和维护自然语言处理(NLP)应用，其中很多是付费的。以下是一些学习资源：

• DataCamp中的Python自然语言处理简介：这门免费课程提供15个视频和51个练习文件，涵盖了使用Python进行NLP的基础知识，包括如何识别和分割单词、如何从文本中提取主题以及如何构建自己的虚假新闻分类器。

• Udemy的自然语言处理(NLP)简介：这门入门课程提供使用Python和自然语言工具包(NLTK)处理和分析文本的经验。它包括三个小时的视频、三篇文章以及16个可下载资源。课程费用为19.99美元，并提供结业证书。

• Udemy的Python自然语言处理(NLP)：这门课程面向具有一定编程经验的人，包括面向对象编程的概念、基础到中级的数学知识以及矩阵运算知识。它完全基于项目，包括构建文本分类器以实时预测推文的情感，以及构建文章摘要器，可以从文章中提取摘要。课程费用为19.99美元，并提供结业证书。

• edX的自然语言处理(NLP)：这门由微软公司提供的六周课程概述了NLP和经典机器学习方法的应用。它涵盖了统计机器翻译和深度语义相似性模型(DSSM)及其应用。这是一门高级课程，完成课程的人员需支付99美元以获得认证证书。

• Coursera的自然语言处理：这门课程是Coursera公司高级机器学习专业化的一部分，涵盖了NLP任务，包括情感分析、摘要、对话形状跟踪等。预计需要五个星期的学习时间，每周学习四到五个小时。

• Coursera在TensorFlow中进行自然语言处理：这门课程是Coursera公司实际专业化TensorFlow的一部分，涵盖了使用TensorFlow构建NLP系统，该系统可以处理文本和输入语句到神经网络中。这是一门中级课程，预计需要四个星期的学习时间，每周学习四到五个小时。