什么是自然语言处理?
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),很多人会觉得这是一个近几年刚刚提出的理念,事实上早在上个世纪五十年代初,这种思想就已经开始出现。近年来,随着人工智能的迅速崛起,自然语言处理也迎来了新的时代。从性质上来看,自然语言处理可以视作计算机科学领域的一个分支,它指人们通过一定的算法使机器能够识别人类书面的以及口语化的文字、语言,并能够理解其中隐含的意义及其包含的情感。但从所包含的学科上看,其又不仅仅是计算机科学,它囊括了语言学、逻辑学、心里学多领域的技术,是一门典型的边缘交叉学科。
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自然语言处理技术
在了解自然语言处理技术之前,我们可以将这个过程类比于学生时期我们开始一篇新课文的学习过程。在学习一篇新文章时,我们会先分析句子的结构,然后理解作者所表达的含义,最后分析文章所蕴含的情感。自然语言处理技术也包括了这三个部分。
句法分析
使用基本语法规则分析文本,以识别句子结构、单词的组织方式以及单词之间的关系。
语义分析
语义分析侧重于捕捉文本的含义,通过研究每个单词的含义引伸至其所在位置上下文的意义。
情感分析
这也是自然语言处理最常见的技术之一,通过情感分析,机器会从所获取的信息中提取出表述者此时的主观态度,疑惑、生气、难受,从而能够做出正确的应对。
自然语言处理的应用
自然语言处理是许多现代应用程序背后的支撑技术,能够更好地提升用户的体验感,比如:
机器翻译
这是最早的自然语言处理的应用,一个令人满意的翻译结果不仅仅是两种语言之间的相互转换,更应该包含情感的共融,这需要大量的学习才能做到。
垃圾邮件检测
通过自然语言处理的文本分类功能,系统会检测邮件中是否存在典型的垃圾邮件特征(通常经过机器学习的训练),比如邮件中是否有太多的语序错误、是否包含威胁性内容等等。
智能客服机器人
在线上购物时,我们对商品有疑虑经常会寻求客服的帮助,但出于对成本的控制,客服人员有限,并不是每次都能获得及时的回复。因此,商家可利用客服机器人从用户输入的内容中提取关键信息,对共性问题做出答复。
搜索引擎
搜索引擎是自然语言处理技术应用的经典案例。目前常用的几大搜索引擎都使用了自然语言处理技术,以更好地了解用户的搜索需求,推送用户所需的查询结果。
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自然语言处理 NLP 是人工智能非常热门的一个领域,采用 NLP 技术构建的语言模型可以帮助业务系统提供更丰富的语言洞察和交互能力,譬如构建自己的智能客服、对于用户评价进行情感分析、舆情分析等。
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数字资产盘活机器人是一个将机器学习应用于业务场景的解决方案,客户可以使用此解决方案中的机器人,对其上传至 Amazon Web Services(亚马逊云科技)云上的数字资产(例如,照片、PDF 文档、视频等非结构化数据)进行知识标记。