自然语言处理：NLP工作原理与应用

NLP（自然语言处理，英文名 Natural Language Processing）是一种从文本中查找信息的方法，使其能够像人类理解的一样，被机器理解。

众所周知，机器学习的目标是为机器提供类似人脑的能力。NLP 就是为了向机器提供与我们的人脑相同的能力，即能够理解文本和语音。

我们人类通过电子邮件、网页、应用程序等阅读了非常多的文本信息。如果机器能够理解这些信息，那么在文本操作和情感分析领域可以完成多少自动化吗？

自然语言处理现在是一个热门话题，但在过去的50年里一直在研究。我们在日常生活中遇到了NLP的几种应用，比如小爱同学、Siri等，你有没有想过它们是如何识别你的声音并遵循你的指示的？

其实所有这些都是在自然语言处理的帮助下实现的。如今，机器越来越能够理解和操纵文本和语音。

接下来准备好了解 NLP 的工作原理和实际应用。

自然语言处理（NLP）的工作原理

自然语言处理的主要流程可以分为以下几个步骤：

• 分词：将文本分解为单独的单词和短语，以便进行下一步处理。

• 词性标注：对分词后的文本中每个单词或短语标注其对应的词性，如名词、动词、形容词等。

• 句法分析：分析句子中单词或短语之间的关系，并创建一个句法树来表示这些关系。

• 语义分析：分析文本的意义和目的，以便能够准确地理解文本，并作出适当的响应。

• 实体识别：识别文本中的具体实体，如人名、地名、组织机构等。

• 情感分析：分析文本中的情感色彩，如正面、负面或中性。

• 自然语言生成：使用先前的分析结果和语法规则生成自然语言文本。

所以第一步要做的就是分词。英文单词之间有空格隔开，所以很容易按照空格分词，但也有时候也需要把多个单词做为一个分词，比如“New York”，就需要做为一个词看待。

而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。

对于中文而言，自然语言处理的流程基本分为以下两个步骤：

1.句子分词

当我们要分析一篇文章时，我们知道并不是每一个段落中的每一个句子都是完全同步的，或者一般来说，每一个句子都有自己的含义，所以考虑下面的文本:

现在的加尔各答在英国统治期间是印度的首都，直到1911年12月。自19世纪晚期以来，加尔各答已经成为民族主义运动的中心，这导致了当时的英属印度总督Curzon勋爵对孟加拉的分割。这引发了大规模的政治和宗教热潮，包括在加尔各答对英国官员的政治暗杀。”

现在看看这个段落在句子标记化之后会是什么样子:

“现在的加尔各答在英国统治期间是印度的首都，直到1911年12月。”

“自19世纪晚期以来，加尔各答已经成为民族主义运动的中心，这导致了当时的英属印度总督Curzon勋爵对孟加拉的分割。”

“这引发了大规模的政治和宗教热潮，包括在加尔各答对英国官员的政治暗杀。”

上面段落中的每个句子都被标记化了。在阅读标记化前后的段落后，你可能能够分辨出对句子的变化或影响。

2. 词干提取和词形还原

词干提取是指删减单词的前缀或后缀，以从中提取某些含义。然而，这种技术并不能确保这个词有某种意义。

例如，study，这里的后缀' ing '会被删掉，剩下的是' study '，这是正确的。但是对于' studied '，它会被切成' ed '和' studi '，这当然是不正确的。

另一方面，词形还原是一个被词形化的单词肯定会有一些含义的过程。“词袋”是一个用于词干提取和词形还原的工具。

流水线中使用的其他技术是停用词的识别，这可以在python库NLTK的帮助下轻松完成。

命名实体识别(NER)技术，将著名的人物、地点、产品等实体标记出来，对更多的含义和词性进行分类，以进行语音识别。

以上是一些帮助机器理解自然语言语法和语义的技术。

自然语言处理（NLP）的应用

1. 情绪分析

分析文本并给予他们积极或消极的评论，以便分析文本的上下文，这被称为情感分析。

例如，如果我们必须通过评论来分析公众对一部电影的评论，那么一组给定的句子或单词将被给予评论，如积极或消极。之后，所有的正面和负面评论将被计算出来，以得出电影的平均评分。

2. 聊天机器人

如今，为了帮助客户实时提问和回答，几乎每个web产品或应用程序都将聊天机器人作为首选之一。

聊天机器人越来越多的原因是，为用户提供个性化的助手体验是一种经济的方法。机器学习聊天机器人的使用激增。

许多组织中的Bot对话被记录为反映用户感受的评级，以了解市场的行为模式。

我们每天都会遇到许多使用NLP来处理用户的聊天机器人。

Zomato、Uber和银行等公司将聊天机器人与他们的客户服务渠道集成在一起，处理来回的对话，而人们可以进行更复杂和更大的对话。

有许多基于nlp的聊天机器人的例子，如X.ai, Xiaoice, Mitsuku等。

3.机器翻译

它是将一种自然语言翻译成目标语言的过程。例如，您必须使用谷歌翻译器将英语句子翻译为印地语或任何其他语言。这显示了这种技术的有用之处。

机器翻译有时不够高效，因为将一种语言翻译为另一种语言，找到完美的对应，并保留短语的含义需要先进的统计和NLP技术。

机器翻译是人工智能研究中最古老的子领域之一，目前有4种类型的机器翻译。

4. 语音识别

语音识别在很多领域都可以看到，无论是像谷歌Nest、Amazon echo这样的家庭自动化设备，还是像Amazon Alexa、谷歌Assistant这样的助手，而Apple Siri也是语音识别的一个很好的例子。

5. 社交媒体监控

近年来，社交媒体平台的使用大幅增加。现在几乎每个人都在使用至少一个社交媒体平台。

社交媒体使用的增加导致了大量数据的产生。然后对这些数据进行分析。NLP被公司用来了解消费者的行为，比如他们的偏好，他们有多喜欢一个产品或服务。

企业还利用社交媒体监控来解决客户面临的问题。不仅是私营企业，政府机构也利用社交媒体监控来识别对国家安全的潜在威胁。

6. 语法检查器

你可能遇到过Grammarly，也可能熟悉它的工作原理。

如果没有，Grammarly用于纠正文档中的语法错误。它会突出文档中的语法错误，并推荐正确的单词。但是它是如何工作的呢?

它使用自然语言处理来纠正语法，建议同义词，识别拼写错误，并提供更清晰和参与度的内容。

7. 电子邮件过滤

我们都用Gmail，不是吗?是的，我们也喜欢它提供的过滤功能。我们收到了大量的电子邮件，Gmail将它们分类为主要的、社交的、促销的和垃圾邮件。但这是怎么发生的呢?

像Gmail这样的电子邮件应用程序利用文本分类(一种NLP技术)来过滤我们的电子邮件。顾名思义，文本分类是将文本分类到预定义类别的过程。

总结

到目前为止，我们已经看到了NLP的威力，但它的工作从来没有展示的那么简单。

事实上，在深度学习下理解它是一项非常复杂的技术，因为自然语言中有很多语法和语义，人类很难掌握，我们试图通过机器使这种复杂的事情成为可能。

过去，NLP由机器学习算法提供支持，产生了一些非常优的结果。

自然语言处理是一项不断进步的技术，每一天，它都会充分发挥其潜力，它将在自动化领域创造奇迹。

深度学习中的自然语言处理是21世纪一个非常有要求和前途的领域。我们期待着更大的进步，因为我们知道它还没有发挥出全部潜力，但随着与新的机器学习算法的进一步关联，我们可以看到它在日常生活中的更多应用。