什么是自然语言处理？它的工作原理、优势、挑战和应用案例

什么是自然语言处理？它的工作原理、优势、挑战和应用案例

什么是自然语言处理（NLP）？

自然语言处理（NLP）是一种尖端的AI技术，可以帮助机器理解、解释和处理人类语言，为从聊天机器人到搜索引擎以及Alexa和Siri等语音助手的一切提供支持。

系统和计算机能够精确模仿人类沟通的主要原因之一是音频、文字、社交媒体管道上的对话数据、视频、电子邮件等形式的数据的丰富可用性。细致语法的发展使模型能够准确理解人类沟通中的细微差别，包括讽刺、同音异义词、幽默等。

NLP的一些最基本的用途包括：

• 实时语言翻译
• 电子邮件服务中的垃圾邮件过滤器
• 语音助手和聊天机器人
• 文本摘要
• 自动更正功能
• 情感分析等

自然语言处理方法

NLP的一些方法是：

监督式NLP：基于标记数据训练模型以做出准确的预测，例如对电子邮件进行分类。

无监督自然语言处理：使用未标记的数据来寻找模式，对于主题建模等任务很有用。

自然语言理解（NLU）：帮助机器解释和理解人类语言的意思。

自然语言生成（NLG）：创建类似人类的文本，例如撰写摘要或聊天机器人回复。

NLP市场规模和增长

自然语言处理（NLP）市场展现出惊人的前景，预计到2030年价值将达到156.80亿美元左右。此外，超过85%的大型组织正致力于在2025年采用NLP。

• 人工智能更融入产品和服务中
• 提供最佳客户体验的竞赛
• 数字数据的爆炸性增长
• 低成本云解决方案的可用性
• 医疗保健、制造、汽车等不同行业采用这些技术

如此大规模地采用和部署NLP也是有代价的，麦肯锡的一份报告表示，NLP的自动化将使8%的工作变得过时。然而，该报告还声称，这将创造9%的新职位。

就结果的准确性而言，尖端的NLP模型在GLUE基准上报告的准确性为97%。

自然语言处理（NLP）是如何工作的？

自然语言处理（NLP）系统使用机器学习算法来分析大量非结构化数据并提取相关信息。这些算法经过训练可以识别模式并根据这些模式进行推理。它的工作原理如下：

• 文本处理：讨论标记化、词干提取和词形还原等技术。
• 句法分析：解释解析和语法分析。
• 语义分析：涵盖意义提取和上下文理解。

自然语言处理（NLP）的好处

提高文档效率和准确性

NLP生成的文档准确地总结了人类无法自动生成的任何原始文本。此外，它还可以执行重复性任务，例如分析大量数据以提高人的效率。

能够自动创建大型复杂文本内容的摘要

自然处理语言可用于简单的文本挖掘任务，例如从文档中提取事实、分析情绪或识别命名实体。自然处理也可用于更复杂的任务，例如理解人类行为和情绪。

使像Alexa这样的个人助理能够解释口语

NLP对Alexa等个人助理很有用，使虚拟助理能够理解口头命令。它还有助于在几秒钟内从包含数百万文档的数据库中快速找到相关信息。

允许使用聊天机器人来帮助客户

NLP可用于使用人工智能通过文本或语音与人交流的聊天机器人和计算机程序。聊天机器人使用NLP来了解用户正在输入的内容并做出适当的回应。它们还使组织能够跨多个渠道提供24/7全天候客户支持。

执行情感分析更简单

情感分析是一个涉及分析一组关于他们的态度或情绪状态（例如，喜悦、愤怒）的文档（例如评论或推文）的过程。情感分析可用于将社交媒体帖子或其他文本分类和分类为几个类别：正面、负面或中性。

以前遥不可及的高级分析见解

最近传感器和互联网连接设备的激增导致生成的数据量和种类激增。因此，许多组织利用NLP来理解他们的数据以推动更好的业务决策。

自然语言处理（NLP）的挑战

拼写错误

自然语言充满了拼写错误、拼写错误和风格不一致。例如，单词“process”可以拼写为“process”或“processing”。当你添加字典中没有的重音符号或其他字符时，问题会变得更加复杂。

语言差异

说英语的人可能会说，“我明天早上要去上班”，而说意大利语的人会说，“Domani Mattina vado al lavoro”。即使这两个句子意思相同，NLP也不会理解后者，除非你先将其翻译成英文。

先天偏见

自然处理语言基于人类逻辑和数据集。在某些情况下，NLP系统可能会执行其程序员或他们使用的数据集的偏见。由于先天的偏见，它有时也会以不同的方式解释上下文，从而导致不准确的结果。

多义词

NLP基于语言准确无歧义的假设。实际上，语言既不精确也不明确。许多词具有多重含义，可以以不同的方式使用。例如，当我们说“树皮”时，它可以是狗皮或树皮。

不确定性和误报

当NLP检测到一个应该可以理解但无法正确回复的术语时，就会出现误报。目标是创建一个NLP系统，该系统可以识别其局限性并通过使用问题或提示来消除混淆。

训练数据

自然处理语言的最大挑战之一是训练数据不准确。你拥有的训练数据越多，你的结果就越好。如果你给系统不正确的或有偏见的数据，它要么学习错误的东西，要么学习效率低下。

自然语言处理任务

“一切进展顺利。”

像这样的简单四个字的句子可以根据上下文、讽刺、隐喻、幽默或任何用于表达此内容的潜在情感而具有一系列含义。虽然我们人类自然会理解这句话，但机器无法区分不同的情绪和情感。这正是一些NLP任务的用武之地，它可以帮助简化人类沟通中的复杂性，并使数据更容易被机器消化、处理和理解。

一些核心任务包括：

语音识别

这涉及将语音或音频数据转换为文字。这个过程对于任何具有语音命令选项的NLP应用程序都至关重要。语音识别解决了发音、方言、语速、含糊不清、响度、语调和其他因素的多样性，以破解预期的信息。

语音标注

与我们在学校学习语法基础的方式类似，这教导机器识别句子中的词性，例如名词、动词、形容词等。这也教会系统理解何时将一个单词用作动词以及同一个单词用作名词。

词义消歧

这是一个至关重要的过程，负责理解句子的真正含义。借用我们之前的例子，在这项任务中使用语义分析使机器能够理解一个人在经历危机时是否说出“这真棒”作为讽刺评论。

命名实体识别

当存在多个名词实例（例如名称、位置、国家/地区等）时，将部署称为命名实体识别的过程。这可以对消息或命令中的实体进行识别和分类，并为机器理解增加价值。

共指解析

人类在沟通时往往非常有创造力，这就是为什么有一些隐喻、明喻、短语动词和习惯用语的原因。由此产生的一切歧义都通过共指解析任务得到澄清，该任务使机器能够了解到，它实际上并不是下雨，而是指降雨的强度。

自然语言生成

该任务涉及从数据生成类似人类的文本。这可以是根据俚语、行话、地区等定制化的文本。

为什么自然语言处理（NLP）很重要？

计算机是非常基础的。他们不懂人类语言。要让机器像人类一样思考和交流，NLP是关键。

通过这项技术，我们可以使系统能够批判性地分析数据并理解语言、俚语、方言、语法差异、细微差别等方面的差异。虽然这还很初级，但利用丰富的训练数据来完善模型将优化结果，进一步使企业能够将其部署用于多种目的，包括：

• 从内部数据中发现重要见解
• 部署自动化以简化工作流程、沟通和流程
• 体验的个性化与超个性化
• 实施辅助功能，将不同能力的人纳入计算生态系统
• 推动临床肿瘤学、供应链车队管理、自动驾驶汽车数据驱动决策等利基领域的创新

使用案例

智能文档处理

此用例涉及从非结构化数据（如文本和图像）中提取信息。NLP可用于识别这些文档中最相关部分，并以有组织的方式呈现它们。

情感分析

情感分析是公司在运营中使用NLP的另一种方式。该软件将分析社交媒体上关于企业或产品的帖子，以确定人们是对其持正面还是负面看法。

欺诈识别

NLP还可用于通过分析电子邮件、电话等非结构化数据和保险数据库来识别基于关键字的模式或欺诈活动的欺诈检测。

语言检测

NLP用于检测文本文档或推文的语言。这可能对内容审核和内容翻译公司有用。

用于客户服务的对话式人工智能/聊天机器人

对话式AI（通常称为聊天机器人）是一种应用程序，可以理解自然语言输入（口头或书面）并执行指定的操作。对话界面可用于客户服务、销售或娱乐目的。

文本摘要

可以训练NLP系统以比原始文本更易读地总结文本。这对于用户可能不想花时间阅读整篇文章或文档的文章和其他冗长文本很有用。

文字翻译/机器翻译

NLP用于使用递归神经网络或卷积神经网络等深度学习方法自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。

问答

问答（QA）是自然语言处理（NLP）中的一项任务，它接收问题作为输入并返回其答案。最简单的问答形式是在知识库中找到匹配的条目并返回其内容，称为“文档检索”或“信息检索”。

数据编辑/个人识别信息（PII）编辑

NLP更专业的用例之一在于敏感数据的编辑。NBFC、BFSI和医疗保健等行业的大量来自保险表格、临床试验、个人健康记录等的敏感数据。

NLP通过命名实体识别等技术部署在这些领域中，以识别和聚类此类敏感条目，例如姓名、联系信息、地址等个人信息。然后根据要求对这些数据点进行去标识化处理。

社交媒体监控

社交媒体监控工具可以使用NLP技术从社交媒体帖子中提取对品牌、产品或服务的提及。一旦检测到，就可以分析这些提及的情绪、参与度和其他指标。然后，此信息可以为营销策略提供信息或评估其有效性。

业务分析

商业分析和NLP是天造地设的一对，因为这项技术使组织能够理解其所在的大量非结构化数据。然后对这些数据进行分析并可视化为信息，以揭示改进范围、市场研究、反馈分析、策略重新校准或纠正措施的关键业务见解。

其他可能的用例包括语法校正、情感分析、垃圾邮件检测、文本生成、语音识别、NER、词性标注等。

利用NLP的行业

医疗保健

NLP为医疗保健产业带来丰厚的好处，例如：

• 从医疗记录中提取见解并分析非结构化数据
• 改进和个性化临床决策支持系统
• 优化聊天机器人的响应，实现无缝的患者护理体验
• 监测、预测和减轻药物不良反应并实施药物警戒策略等

Fintech

NLP对金融科技的影响完全不同，它提供以下好处：

• 无缝文件处理和入门
• 优化风险管理和欺诈检测
• 个人融资信用评估
• 金融产品在期限和保费等方面的个性化

媒体与广告

NLP为媒体和广告专业人士带来了创造性的转变，帮助他们：

• 内容个性化和白话内容的交付
• 用户画像精准分析与定位
• 针对趋势、主题和对话的市场研究
• 广告文案开发与展示位置优化等

零售业

NLP通过以下方式为零售领域带来好处：

• 精准推荐引擎
• 语音搜索优化
• 基于位置的服务建议
• 针对性的广告，例如忠诚度计划、首次用户折扣等

生产制造

NLP模型的结合通过以下方式对工业4.0进行了令人难以置信的补充：

• 自动化机器健康状况监控和缺陷检测
• 实时过程分析
• 优化送货路线和时间表，包括车队管理
• 通过预测分析等提高工人和工作场所的安全

展望NLP的未来

虽然这个领域已经发生了很多事情，但技术爱好者对这项技术在未来的可能性充满信心。在围绕NLP未来的所有混杂对话中，最突出的一个是可解释的NLP。

可解释的自然语言处理

随着关键的商业决策和客户体验策略越来越多地开始源自于NLP支持的决策，人们也有责任解释结论和结果背后的推理。这正是可解释的NLP的全部内容，进一步确保问责制并培养对人工智能解决方案的信任，并开发一个透明的人工智能生态系统。

除了可解释的NLP之外，该技术的未来还涉及：

• 掌握白话
• 与计算机视觉和机器人等专业技术集成
• 使用NLP解决全球关注的问题，包括可持续发展、教育、气候变化等

结论

NLP是更好地提供产品和服务的前进方向。伴随着如此突出的优势和优势，也产生了对严格训练方法的需求。由于准确地交付结果并对其进行改进对企业至关重要，因此改进算法和模型所需的训练数据也存在短缺。规范和减少偏见也是重中之重。