什麼是NLP？
自然語言處理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一個子領域。 它使機器人能夠分析和理解人類語言，使它們能夠在沒有人為乾預的情況下進行重複性活動。 示例包括機器翻譯、摘要、工單分類和拼寫檢查。
自然語言處理（NLP）是計算機分析和理解人類語言的能力。 NLP 是專注於人類語言的人工智能的一個子集，與計算語言學密切相關，計算語言學更側重於理解語言的統計和形式方法。
NLP 通常用於文檔摘要、文本分類、主題檢測和跟踪、機器翻譯、語音識別等。
NLP 如何運作？
NLP 系統使用機器學習算法來分析大量非結構化數據並提取相關信息。 這些算法經過訓練可以識別模式並根據這些模式進行推斷。 它是這樣工作的：
- 用戶必須將一個句子輸入到自然語言處理 (NLP) 系統中。
- 然後，NLP 系統將句子分解成更小的單詞部分，稱為標記，並將音頻轉換為文本。
- 然後，機器處理文本數據並根據處理後的數據創建音頻文件。
- 機器以基於處理後的文本數據的音頻文件作為響應。
NLP 市場規模和增長
人工智能將成為科技界的下一件大事。 憑藉其理解人類行為並採取相應行動的能力，人工智能已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。 AI 的使用已經發展，最新一波是自然語言處理 (NLP)。
到 15.7 年，全球 NLP 市場規模為 2022 億美元，預計在 25-2022 年的預測期內，複合年增長率將超過 2027%。 到 49.4 年，該市場預計將達到 2027 億美元，複合年增長率為 25.7%。
自然語言處理的好處
提高文檔效率和準確性
NLP 生成的文檔準確地總結了人類無法自動生成的任何原始文本。 此外，它還可以執行重複性任務，例如分析大塊數據以提高人的效率。
能夠自動創建大型複雜文本內容的摘要
自然處理語言可用於簡單的文本挖掘任務，例如從文檔中提取事實、分析情緒或識別命名實體。 自然處理也可用於更複雜的任務，例如理解人類行為和情緒。
使像 Alexa 這樣的個人助理能夠解釋口語
NLP 對 Alexa 等個人助理很有用，使虛擬助理能夠理解口頭命令。 它還有助於在幾秒鐘內從包含數百萬文檔的數據庫中快速找到相關信息。
允許使用聊天機器人來幫助客戶
NLP 可用於使用人工智能通過文本或語音與人交流的聊天機器人和計算機程序。 聊天機器人使用 NLP 來了解用戶正在輸入的內容並做出適當的回應。 它們還使組織能夠跨多個渠道提供 24/7 全天候客戶支持。
執行情緒分析更簡單
情緒分析是一個涉及分析一組關於他們的態度或情緒狀態（例如，喜悅、憤怒）的文檔（例如評論或推文）的過程。 情感分析可用於將社交媒體帖子或其他文本分類和分類為幾個類別：正面、負面或中性。
以前遙不可及的高級分析見解
最近傳感器和互聯網連接設備的激增導致生成的數據量和種類激增。 因此，許多組織利用 NLP 來理解他們的數據以推動更好的業務決策。
NLP 的挑戰
拼寫錯誤
自然語言充滿了拼寫錯誤、拼寫錯誤和風格不一致。 例如，單詞“process”可以拼寫為“process”或“processing”。 當您添加字典中沒有的重音符號或其他字符時，問題會變得更加複雜。
語言差異
說英語的人可能會說，“我明天早上要去上班”，而說意大利語的人會說，“Domani Mattina vado al lavoro”。 即使這兩個句子意思相同，NLP 也不會理解後者，除非你先將其翻譯成英文。
先天偏見
自然處理語言基於人類邏輯和數據集。 在某些情況下，NLP 系統可能會執行其程序員或他們使用的數據集的偏見。 由於先天的偏見，它有時也會以不同的方式解釋上下文，從而導致不准確的結果。
多義詞
NLP 基於語言準確無歧義的假設。 實際上，語言既不精確也不明確。 許多詞具有多重含義，可以以不同的方式使用。 例如，當我們說“樹皮”時，它可以是狗皮或樹皮。
不確定性和誤報
當 NLP 檢測到一個應該可以理解但無法正確回复的術語時，就會出現誤報。 目標是創建一個 NLP 系統，該系統可以識別其局限性並通過使用問題或提示來消除混淆。
訓練數據
自然處理語言的最大挑戰之一是訓練數據不准確。 您擁有的訓練數據越多，您的結果就越好。 如果你給系統不正確或有偏見的數據，它要么學習錯誤的東西，要么學習效率低下。
自然語言處理示例
自然語言翻譯，即谷歌翻譯
谷歌翻譯是一項基於網絡的免費翻譯服務，支持 100 多種語言，並可以自動將您的內容翻譯成這些語言。 該服務有兩種模式：翻譯和翻譯建議。
文字處理器，即 MS Word 和 Grammarly 使用 NLP 檢查語法錯誤
MS Word 和 Grammarly 等文字處理器使用 NLP 檢查文本中的語法錯誤。 他們通過查看句子的上下文而不是僅僅查看單詞本身來做到這一點。
呼叫中心使用的語音識別/IVR 系統
語音識別是 NLP 如何用於改善客戶體驗的一個很好的例子。 企業擁有 IVR 系統是一項非常普遍的要求，這樣客戶就可以與他們的產品和服務進行交互，而無需與現場人員交談。 這使他們能夠處理更多呼叫，同時也有助於降低成本。
個人數字助理，即 Google Home、Siri、Cortana 和 Alexa
近年來，隨著技術的進步，NLP 的使用變得越來越普遍。 Google Home、Siri、Cortana 和 Alexa 等個人數字助理應用程序都已更新為具有 NLP 功能。 這些設備使用 NLP 來理解人類的語言並做出適當的回應。
用例
智能文檔處理
此用例涉及從非結構化數據（如文本和圖像）中提取信息。 NLP 可用於識別這些文檔中最相關的部分，並以有組織的方式呈現它們。
情緒分析
情緒分析是公司在運營中使用 NLP 的另一種方式。 該軟件將分析社交媒體上關於企業或產品的帖子，以確定人們是對它持正面還是負面看法。
欺詐識別
NLP 還可用於通過分析電子郵件、電話等非結構化數據和保險數據庫來識別基於關鍵字的模式或欺詐活動的欺詐檢測。
語言檢測
NLP 用於檢測文本文檔或推文的語言。 這可能對內容審核和內容翻譯公司有用。
對話式人工智能/聊天機器人
對話式 AI（通常稱為聊天機器人）是一種應用程序，可以理解自然語言輸入（口頭或書面）並執行指定的操作。 對話界面可用於客戶服務、銷售或娛樂目的。
文本摘要
可以訓練 NLP 系統以比原始文本更易讀地總結文本。 這對於用戶可能不想花時間閱讀整篇文章或文檔的文章和其他冗長文本很有用。
文字翻譯
NLP 用於使用遞歸神經網絡或卷積神經網絡等深度學習方法自動將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
問答
問答 (QA) 是自然語言處理 (NLP) 中的一項任務，它接收問題作為輸入並返回其答案。 最簡單的問答形式是在知識庫中找到匹配的條目並返回其內容，稱為“文檔檢索”或“信息檢索”。
命名實體識別
命名實體識別是自然語言處理 (NLP) 的核心能力。 這是一個將命名實體從非結構化文本中提取到預定義類別中的過程。 命名實體的示例包括人員、組織和位置。
社交媒體監控
社交媒體監控工具可以使用 NLP 技術從社交媒體帖子中提取對品牌、產品或服務的提及。 一旦檢測到，就可以分析這些提及的情緒、參與度和其他指標。 然後，此信息可以為營銷策略提供信息或評估其有效性。
預測文本
預測文本使用 NLP 來根據用戶在消息中鍵入的內容來預測用戶接下來將鍵入的單詞。 這減少了用戶完成消息所需的擊鍵次數，並通過提高用戶鍵入和發送消息的速度來改善用戶體驗。
