网络上存在着海量的文本信息，处理这些非结构化的数据需要借助自然语言处理（NLP）技术。

本文将介绍NLP的基本概念、两大核心任务、四个典型应用以及六个实践步骤。

NLP为何重要？

“语言理解是人工智能领域的巅峰。”

——比尔·盖茨

在人工智能出现之前，机器只能处理结构化的数据，如Excel中的数据。然而，网络中的大部分数据是非结构化的，包括文章、图片、音频和视频等。

在非结构化数据中，文本数据占据着最大比例。尽管文本数据所占空间不大，但其信息量却是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们需要借助NLP技术，使机器能够理解和运用这些文本。

什么是自然语言处理（NLP）？

每种生物都有自己的交流方式，机器也不例外。

自然语言处理（NLP）是在机器语言和人类语言之间搭建桥梁，以实现人机交流的目标。

人类通过语言交流，狗通过叫声交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间难以互通，比如人类无法直接听懂狗的叫声，甚至不同语言的人类也需要翻译才能交流。

计算机也是如此，为了让它们之间能够相互交流，人们为计算机设定了规则，这些规则便是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以通过翻译来互通，那么人类和机器之间是否也可以通过类似的方式直接交流呢？

NLP正是人类和机器之间的沟通桥梁。

为什么是“自然语言”处理？

自然语言是我们日常生活中常用的语言表达方式。所谓“讲人话”，就是指这种自然语言。

自然语言示例： - 我背有点驼（非自然语言：我的背部呈弯曲状） - 宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝（这类段子在微博上随处可见）

NLP的两大核心任务

NLP有两个核心任务： 1. 自然语言理解（NLU/NLI） 2. 自然语言生成（NLG）

自然语言理解（NLU/NLI）

自然语言理解旨在让机器具备像人类一样的语言理解能力。由于自然语言的理解存在许多难点，因此NLU的表现至今仍不如人类。

自然语言理解的五大难点： 1. 语言的多样性 2. 语言的歧义性 3. 语言的鲁棒性 4. 语言的知识依赖 5. 语言的上下文

想要深入了解NLU，可以阅读《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+三种实现方式）》。

自然语言生成（NLG）

NLG是为了跨越人类和机器之间的沟通障碍，将非语言格式的数据转化为人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG的六个步骤： 1. 内容确定 2. 文本结构 3. 句子聚合 4. 语法化 5. 参考表达式生成 6. 语言实现

想要深入了解NLG，可以阅读《一文看懂自然语言生成 - NLG（六个实现步骤+三个典型应用）》。

NLP的五个难点

语言的特点包括： 1. 语言是没有规律的，或者说是错综复杂的。 2. 语言是可以自由组合的，可以组合出复杂的语言表达。 3. 语言是一个开放的集合，可以任意创造新的表达方式。 4. 语言需要联系到实践知识，有一定的知识依赖。 5. 语言的使用要基于环境和上下文。

NLP的四个典型应用

情感分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息表达了各种各样的内容，但它们传达的情感却相对单一：正面/积极的或负面/消极的。

通过情感分析，可以快速了解用户的情绪倾向。

聊天机器人

过去，聊天机器人如Siri和小冰并没有广泛的应用，只是作为一种娱乐工具。但近年来，随着智能音箱的普及，聊天机器人的价值逐渐被认可。

未来，随着智能家居和智能汽车的发展，聊天机器人将会发挥更大的作用。

语音识别

语音识别已经成为一项普及的技术。微信支持语音转文字功能，汽车导航系统可以语音输入目的地，老年人也可以通过语音输入法避免学习拼音。

机器翻译

当前的机器翻译技术已经非常成熟，使用Google翻译可以轻松理解文章的大意。未来，传统的人工翻译可能会逐渐被淘汰。

NLP的两种途径和三个核心步骤

NLP可以采用传统的机器学习方法，也可以采用深度学习方法。这两种不同的方法对应着不同的处理步骤。

传统机器学习的NLP流程

1. 语料预处理
   • 中文语料预处理四步（详见下文）
   • 英文语料预处理六步（详见下文）
2. 特征工程
   • 特征提取
   • 特征选择
3. 分类器选择

深度学习的NLP流程

1. 语料预处理
   • 中文语料预处理四步（详见下文）
   • 英文语料预处理六步（详见下文）
2. 设计模型
3. 模型训练

英文NLP语料预处理的六个步骤

1. 分词（Tokenization）
2. 词干提取（Stemming）
3. 词形还原（Lemmatization）
4. 词性标注（Parts of Speech）
5. 命名实体识别（NER）
6. 分块（Chunking）

中文NLP语料预处理的四个步骤

1. 中文分词（Chinese Word Segmentation）
2. 词性标注（Parts of Speech）
3. 命名实体识别（NER）
4. 去除停用词

总结

自然语言处理（NLP）是在机器语言和人类语言之间建立桥梁，以实现人机交流的目标。

NLP的两个核心任务

1. 自然语言理解（NLU）
2. 自然语言生成（NLG）

NLP的五个难点

1. 语言是没有规律的，或者说是错综复杂的。
2. 语言是可以自由组合的，可以组合出复杂的语言表达。
3. 语言是一个开放的集合，可以任意创造新的表达方式。
4. 语言需要联系到实践知识，有一定的知识依赖。
5. 语言的使用要基于环境和上下文。

NLP的四个典型应用

1. 情感分析
2. 聊天机器人
3. 语音识别
4. 机器翻译

NLP的六个实现步骤

1. 分词（Tokenization）
2. 词干提取（Stemming）
3. 词形还原（Lemmatization）
4. 词性标注（POS Tags）
5. 命名实体识别（NER）
6. 分块（Chunking）