什么是自然语言处理?

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NLP与Phoebe Liu简要介绍

你有没有互动过聊天?或从Siri,Alexa或汽车的信息娱乐系统等虚拟助手请求某些东西?翻译在线的东西怎么样?我们大多数人以前与这些类型的人工智能(AI)互动,从未停止考虑我们可以传达我们的需求并获得适当的回应的轻松。但快速暂停,反思人类语言的复杂性,并不是一个奇迹,即机器可以与我们沟通?

这一切都要感谢自然语言处理。但是什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理是用于教授计算机如何理解和以人类生活方式的适当响应的技术。使用NLP,机器学会阅读,破译和解释书面和口头人类语言,以及以人类方式描述,概述或解释输入(结构化数据)的叙述。NLP是您经常与您互动的许多AI解决方案背后的驱动力,并能够在人类和机器之间进行bob平台app下载理解。

如今,由于数据访问的巨大改进并增加计算能力,NLP越来越受欢迎。

为什么自然语言处理很困难

NLP可能具有挑战性。但为什么自然语言处理困难?计算机的母语,在其基础级别,只是数百万的集合和零,是一个是的二元品种和否。计算机不会像人类一样思考 - 他们逻辑地思考。当您与AI动力计算机通信时,该机器必须以某种方式了解并解释所说的内容,计算适当的响应,并转换对人(或自然)语言的响应 - 所有这些都在毫秒的问题中。很难想象这个专长所需的加工能力水平,并且计算机一直在这样做。

也不应该低估自然语言的复杂性。人类以无限的方式表达自己。有数百种语言和方言,每个语言和方言都有自己的语法规则和俚语,可能会有所不同地写入或说出语言。个人也彼此写作和说话。有些人可以与Lisp交谈,例如或用缩写写入。对于计算机来了解所有这些偏差,必须以前遇到它们。它必须培训在类似的数据上。另一个挑战是培训语料库应该是预期应用的同一领域。例如,在医疗环境中收集的对话与客户支持域的对话不同,使数据收集变得更具挑战性,因为它很难,但必要地收集来自右侧域的数据。

这些因素都有助于实施NLP的困难。您必须可以访问大量的自然语言数据,因此可以为多种交互准备计算机。使用这些交互和桥接的计算能力和Zeros和自然语言之间的间隙至关重要。NLP最近只成为机器学习的重要组成部分,这一点很奇迹。

NLP技术

NLP将语言分解为更短的段,以了解段之间的关系以及它们如何连接以创建含义。这两种语言组件是语法(句子中的单词排列,以便他们做出语法意义)和语义(由文本传达的含义)。在每个类别中都是核心NLP技术:

句法分析

这些是一些标准方法机器用于分析语法:

  • 分割:将句子分成较小的碎片。
  • lemmatization:将单词缩减到其基础并将基于类似的单词分组。
  • 词语份额标记:识别每个单词的演讲部分。
  • stemming:删除词语和后缀以获得根词。

请注意,这些只是许多句法分析方法的选择。

语义分析

以下是两个流行的方法机器用于分析含义:

  • 命名实体识别:识别预设组(例如人员和地点)并分类它们。
  • 字感消弱:根据上下文给出一个单词的意义。

机器可以使用上述技术的组合来从给定文本中导出语法和语义。

自然语言处理可以做什么?

什么是自然语言处理

NLP有许多用例。它通过使机器能够执行否则将由人类完成的重复任务来帮助缩放与语言相关的任务。各种行业使用NLP,包括:

  • 社交媒体分析:NLP可以跟踪有关品牌,产品或特定主题的情绪,并确定客户的选择方式。它还可以通过检测政治偏见来滤除假新闻。
  • 文本到语音应用程序:文本到语音应用程序以更大的方式提供更多方法,并为呼叫中心,视频游戏和语言教育领域创造更丰富的互动体验。
  • 个人助理和聊天伙伴:NLP使AI能够与人们沟通,以便进行日常问题和交易,从而利用人类以获得更高级别的战略努力。
  • 搜索查询。特别是在电子商务中有用,NLP有助于识别关键搜索术语来推动更相关的搜索结果。
  • 语言翻译:NLP用于跨各种语言和方言进行翻译。
  • 信息提取:例如,用于患者记录的医疗保健,通过NLP的数据提取对于快速蒸馏关键信息至关重要。

虽然此列表绝不穷举,但它说明了在自然语言处理中已经进行的令人难以置信的进步。NLP的变革力将继续与技术的相互作用。毫无疑问,我们将在此空间中看到更多的突破,因为我们进一步弥合了人类和机器通信之间的差距。

Appen NLP专家的洞察 - Phoebe Liu

在Appen,我们依靠我们的专家团队来帮助您建立利用NLP的模型,可实现优质的客户体验。Phoebe Liu, one of our senior data scientists, who was also a speaker at the O’Reilly and KDD conferences, featured on BBC and Al Jazeera documentary series for work in conversational robotics, and winner of the Best Picture award at the 2018 Robot Film Festival, works to ensure Appen customer NLP models are executed successfully. Phoebe’s top three insights on natural language processing include:

1。最成功的项目开始了解业务问题和要求。这有助于定义应如何收集数据,谁应该注释您的培训课程,并确定数据收集过程中是否需要域专家或语言学家。采用清晰,明确的问题定义和NLP在该解决方案中的作用。

2。通过用户测试确保用户满意度。用于自动语音识别,用具有不同口音的扬声器测试和不同的方式说同样的方式。对于Chatbot和语音AI的NLU,与自然交互的用户测试,就像他们与另一个人聊天一样。您在现实世界中进行用户测试越多,互动的更顺畅将在您的用户和NLP系统之间。

3.ml模型不是魔法- 设计“后退”方法当NLP不产生100%精确的结果时。NLP仍然是一个不断变化的领域,需要域专业知识和良好的培训基础才能正确实施。务必拥有备份计划并管理NLP输出(思考循环)对于那些NLP缩短的临界时期。

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