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以人类的方式理解和生成适当的响应的技术。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。自然语言处理是许多AI解决方案背后的驱动力，您经常与人类和机器之间的理解。bob平台app下载
今天，由于数据访问的巨大改进和计算能力的提高，NLP变得越来越流行。
为什么自然语言处理如此困难
NLP具有挑战性。但是为什么自然语言处理如此困难呢?计算机的母语，在其基本级别上，仅仅是数百万个1和0的集合，是和不是的二进制分类。计算机不像人类那样根据上下文进行思考——它们有逻辑地思考。当你与人工智能驱动的计算机对话时，机器必须以某种方式理解并解释所讲内容，计算出适当的响应，并将该响应转换为人类(或自然)语言——这一切都在大约几毫秒内完成。它的处理能力是难以想象的以及自然语言处理技术的复杂性这是需要的，计算机一直在做这个。
自然语言的复杂性也不应该被低估。人类表达自我的方式有无数种。有数百种语言和方言，每一种语言都有自己的语法规则和俚语，无论这种语言是书面的还是口语的。每个人的书写和说话方式也不同。例如，有些人说话口齿不清，或者用缩写来写作。要让计算机理解所有这些偏差，它以前一定遇到过。它必须用类似的数据进行训练。另一个挑战是，培训语料库应该在相同的领域，用于预期的应用。例如，在医疗环境中收集的对话与客户支持领域的对话不同，使得数据收集所有这些都更具挑战性，因为从正确的领域收集数据是困难的，但也是必要的。
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。
自然语言处理技术
NLP将语言分解成更短的片段，以理解片段之间的关系，以及它们如何连接以创造意义。这两种语言成分是句法(一个句子中单词的排列，使它们具有语法意义)和语义(文本所传达的意思)。每个类别中都有核心包括的自然语言处理技术：
句法分析
这些是一些标准方法机器用于分析语法：
- 分段:把一个句子分成更小的部分。
- 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。
注意，这些只是许多句法分析方法中的一种。
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:识别预置组(如人员和地点)并对其进行分类。
- 词义消歧:根据上下文赋予词义。
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？
实际上，日常用语中，NLP用于什么?NLP有很多用例。它通过让机器执行重复的任务来帮助扩展与语言相关的任务，而这些任务本来是由人类来完成的。许多行业使用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：文本转语音应用程序以更多的方式提供信息，提高包容性，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。
- 个人助理和聊天机器人: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，在医疗保健中用于病人记录的NLP数据提取对于快速提取关键信息至关重要。
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。这实际上只有不断增长的使用自然语言处理的示例列表的开始。
NLP的变革力量将继续用技术为我们的互动增添色彩。毫无疑问，随着人类与机器沟通的进一步缩小，我们将在这一领域看到更多的突破。
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利用NLP构建模型，从而提供高质量的客户体验。菲比刘,我们的一个高级数据科学家,也是一个演讲者的O ' reilly和知识发现(KDD)会议,出现在BBC和半岛电视台的纪录片系列工作的机器人,和最佳图片奖得主在2018年机器人电影节,作品以确保客户NLP模型是成功执行的动作。菲比关于自然语言处理的三大见解包括:
1.最成功的项目从理解业务问题和需求开始。这有助于定义应该如何收集数据，应该由谁注释训练语料库，并确定在数据收集过程中是否需要领域专家或语言学家。对问题和自然资源规划在解决方案中的作用作出明确、明确的定义。
2.通过用户测试确保用户满意。对于自动语音识别，请使用不同口音和不同表达方式的说话者进行测试。对于NLU在聊天机器人和语音人工智能方面，测试对象是那些能够像与另一个人聊天一样自然互动的用户。在真实环境中进行的用户测试越多，用户与NLP系统之间的交互就会越顺畅。
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human-in-the-loop）对于那些NLP缩短的临界时期。
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