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自然語言處理(NLP)是一種機器學習技術(shù),它允許計算機解釋、處理和理解人類語言。NLP軟件用于自動處理這些數(shù)據(jù),分析信息中的意圖或情感,并實時響應(yīng)人際交流。在這篇文章里面,我們將對自然語言處理這門課程進行更加詳細地闡述。

自然語言處理對于有效、全面地分析文本和語音數(shù)據(jù)至關(guān)重要。NLP可以處理日常對話中常見的方言差異、俚語和語法異常。公司將其用于各種自動化任務(wù),例如:
a.處理、分析和歸檔大型文檔。
b.分析客戶反饋或呼叫中心錄音。
c.運行聊天機器人,實現(xiàn)客戶服務(wù)自動化。
d.提供 "人-發(fā)生-時間-地點 "問題的答案。
e.整理和提取文本
NLP可以集成到客戶關(guān)系應(yīng)用中,以便更有效地與客戶溝通。例如,聊天機器人可以分析和整理客戶詢問,自動回答常見問題,并將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)給客服人員。這種自動化流程有助于降低成本,節(jié)省客服人員回答不必要問題的時間,并提高客戶滿意度。
1.監(jiān)督式NLP
監(jiān)督式NLP方法使用一組標注或已知的輸入和輸出來訓練軟件。程序首先處理大量已知數(shù)據(jù),然后學習從任何未知輸入生成正確輸出。例如,公司訓練NLP工具根據(jù)特定標簽對文檔進行分類。
2.無監(jiān)督NLP
無監(jiān)督NLP使用統(tǒng)計語言模型來預(yù)測無標簽輸入時出現(xiàn)的模式。例如,文本信息中的自動補全功能通過跟蹤用戶的反應(yīng)來建議與給定句子相關(guān)的相關(guān)詞語。
3.自然語言理解
自然語言理解(NLU)是NLP的一個子集,側(cè)重于分析句子的含義。NLU允許軟件在不同的句子中找到相似的含義,或者處理具有不同含義的單詞。
4.自然語言生成
自然語言生成(NLG)側(cè)重于根據(jù)特定關(guān)鍵詞或主題生成類似人類的對話。例如,具有NLG功能的智能聊天機器人可以以類似客服人員的方式與客戶對話。
1.計算語言學
計算語言學是一門使用計算機和軟件工具來理解和創(chuàng)建人類語言模型的科學。研究人員使用計算語言學方法(如句法和語義分析)創(chuàng)建框架,幫助機器理解人類對話的語言。語言翻譯器、文本到語音合成和語音識別軟件等工具都基于計算語言學。
2.機器學習
機器學習是一種利用測試數(shù)據(jù)訓練計算機以提高其效率的技術(shù)。人類語言具有諷刺、隱喻、句子結(jié)構(gòu)變化和語法等特點,有些用法需要人類花費數(shù)年時間才能學會。開發(fā)人員使用機器學習方法來教授NLP應(yīng)用程序,以便從一開始就準確識別和理解這些特征。
3.深度學習
深度學習是機器學習的一個特定領(lǐng)域,它教導(dǎo)計算機像人類一樣學習和思考。該領(lǐng)域涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由數(shù)據(jù)處理節(jié)點組成,其工作原理與人腦類似。計算機可以利用深度學習來識別、分類和關(guān)聯(lián)輸入數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。
4.NLP實施步驟
通常情況下,NLP流程從收集和準備非結(jié)構(gòu)化文本或語音數(shù)據(jù)開始,數(shù)據(jù)來源包括云數(shù)據(jù)倉庫、調(diào)查、電子郵件或內(nèi)部業(yè)務(wù)流程應(yīng)用程序。
(1)預(yù)處理
NLP軟件使用預(yù)處理技術(shù)(如單詞分割、形態(tài)分析、詞形縮減和刪除不活躍單詞)為各種應(yīng)用準備數(shù)據(jù)。
a.分詞將句子分解為單個詞或短語。
b.詞根和詞素還原將單詞還原為詞根形式。例如,這些過程將start轉(zhuǎn)換為start。
c.詞根處理從句子中刪除不重要的單詞,例如for和with。
(2)訓練
研究人員使用機器學習來訓練NLP模型,使用預(yù)處理數(shù)據(jù),根據(jù)提供的文本信息創(chuàng)建特定應(yīng)用程序。訓練NLP算法需要向軟件提供大量數(shù)據(jù)樣本,以提高算法的準確性。
(3)應(yīng)用和推理
然后,當機器學習專家實施該模型或?qū)⑵浼傻浆F(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中時,NLP模型將接收輸入并預(yù)測針對特定用例設(shè)計的輸出。你可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)運行NLP應(yīng)用程序,以獲得你想要的結(jié)果。
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閱讀原文:http://m.ghaquatic.com/news/13865_61.html
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