概述
本文旨在介绍自然语言处理（NLP）的定义、经典用途及其工作原理，帮助零基础的朋友快速建立对 NLP 的初步认知。
什么是 NLP？
自然语言处理（NLP）是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。通过 NLP，组织可以自动处理来自各种通信渠道（如电子邮件、短信、社交媒体、视频、音频）的大量语音和文本数据，分析消息中的意图或情绪，并实时响应人际沟通。
为什么 NLP 如此重要？
NLP 在全面高效地分析文本和语音数据方面至关重要。它能够处理日常对话中的方言、俚语和语法异常。企业利用 NLP 实现多种自动化任务，包括：
- 处理、分析和存档大型文档
- 分析客户反馈或呼叫中心录音
- 运行聊天机器人实现自动化客户服务
- 回答“人员-事件-时间-地点”问题
- 分类和提取文本
企业的 NLP 应用案例
企业使用 NLP 软件和工具高效准确地简化、自动化和梳理运营。以下是一些典型应用案例：
敏感数据消减
在保险、法律和医疗保健领域，企业处理大量敏感文档。NLP 技术可以自动化地删节个人身份信息，保护敏感数据，避免手动审核。例如，Chisel AI 通过 Amazon Comprehend 帮助保险公司从非结构化文档中提取保单编号、到期日期等客户属性。
客户参与
NLP 技术使聊天机器人和语音机器人在与客户交谈时更像人。企业利用聊天机器人扩展客户服务功能和质量，同时降低运营成本。PubNub 构建的聊天机器人软件使用 Amazon Comprehend 推出本地化聊天功能。T-Mobile 使用 NLP 识别客户短信中的关键字并提供个性化推荐。俄克拉荷马州立大学 使用问答聊天机器人解决学生问题。
业务分析
营销人员使用 Amazon Comprehend 和 Amazon Lex 等 NLP 工具了解客户对产品或服务的感受。通过扫描特定短语，他们可以衡量客户书面反馈中的情绪和情感。Success KPI 提供 NLP 解决方案，帮助企业专注于情绪分析中的目标领域，并从呼叫分析中获得切实可行的见解。
NLP 的工作原理
NLP 结合计算语言学、机器学习和深度学习模型处理人类语言。
计算语言学
计算语言学使用计算机和软件工具理解和构建人类语言模型。研究者使用语法和语义分析等方法创建框架，帮助机器理解人类语言。
机器学习
机器学习使用样本数据训练计算机以提高效率。NLP 应用程序通过机器学习识别和准确理解人类语言中的复杂特征。
深度学习
深度学习是机器学习的一个特定领域，教授计算机像人类一样学习和思考。它涉及神经网络，帮助计算机识别、分类和关联输入数据中的复杂模式。
NLP 的实施步骤
NLP 实施通常包括以下步骤：
预处理
NLP 软件使用分词、词干、词形还原和停用词删除等技术准备数据。
培训
研究者使用预处理数据和机器学习训练 NLP 模型，使模型能够根据提供的文本信息执行特定应用程序。
部署和推理
机器学习专家将模型部署或集成到生产环境中。NLP 模型接收输入并预测特定使用案例的输出。
NLP 任务
NLP 任务将人类文本或语音分解为计算机程序可以理解的较小部分。以下是一些常见的 NLP 任务：
- 词性标记：根据上下文用法标记句子中的单词。
- 词义消歧：识别单词在不同场景中的不同含义。
- 语音识别：将语音数据转换为文本。
- 机器翻译：将文本或语音从一种语言转换为另一种语言。
- 命名实体识别：识别句子中的唯一名称。
- 情绪分析：解释文本数据传达的情感。
自然语言处理的方法
常用的 NLP 方法包括：
监督 NLP
使用一套已标记的输入和输出训练软件。
非监督 NLP
使用统计语言模型预测非标签输入中的模式。
自然语言理解 (NLU)
专注于分析句子背后的含义。
自然语言生成 (NLG)
根据特定关键字或主题生成像人类对话一样的文本。
