自然语言处理（NLP）入门指南

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个子领域，它关注于计算机与人类语言之间的交互。随着机器学习和深度学习算法在包含文本和语音的数据集上的应用，NLP变得越来越重要。例如，可以使用NLP创建诸如语音识别、文档摘要、机器翻译、垃圾邮件检测、命名实体识别、问答系统、自动补全和预测性打字等AI系统。在现代，大多数智能手机都配备了语音识别系统，这些系统使用NLP来理解自然语言并给出响应。同样，许多人使用的笔记本电脑操作系统内置了语音识别功能。

NLP的应用

NLP的一些应用如下：

• Cortana：微软操作系统的虚拟助手，能够识别自然语音。它的应用包括设置提醒、打开应用、发送电子邮件、玩游戏娱乐、跟踪航班和包裹、检查天气等。
• Siri：苹果公司的iOS、watchOS、macOS、HomePod和tvOS操作系统的虚拟助手。同样，可以用语音命令做很多事情：开始与任何人通话、给某人发短信、发送电子邮件、设置计时器、拍照、打开应用、设置闹钟、使用导航等。
• Gmail：谷歌开发的著名电子邮件服务，使用垃圾邮件检测来过滤一些垃圾邮件，通过文本处理，它从特定邮件中提取文本，尝试找出是否为垃圾邮件。

理解自然语言处理

人类执行自然语言处理（NLP）并不是非常困难的任务，但并不完美。经常误解一件事为另一件事，并且经常以不同的方式解释相同的句子或单词。例如，考虑以下句子并尝试以多种不同的方式理解其解释：

例句1：在山上用显微镜看到了一个学生。这句话有多种解释，如下所示：山上有一个学生，通过显微镜观察他；山上有一个学生，他有一个显微镜；在山上，看到一个学生使用显微镜；在山上，看到一个有显微镜的学生；山上有一个学生，通过显微镜看到了他。

例句2：能帮拿一下罐头吗？在上面的句子中，观察到有两个“can”这个词，但它们有不同的含义。第一个“can”用于构成问题。第二个“can”用于句子末尾，用来表示一个容器，用来装一些东西，如食物或液体等。

从上述两个例子中，可以得出结论，语言处理不是“确定性的”，即相同的语言有不同的解释，对一个人适用的东西可能对另一个人不适用。因此，自然语言处理（NLP）采取了非确定性的方法。简而言之，可以使用自然语言处理来创建一个新的智能或AI系统，它可以像人类一样理解并在不同情况下解释语言。

基于规则的NLP与基于统计的NLP的区别

自然语言处理分为两种不同的方法：

• 基于规则的自然语言处理：它使用常识推理来处理任务。例如，冻结温度可能导致死亡，或者热咖啡可能会烫伤人的皮肤，以及其他一些常识推理任务等。然而，这些过程可能需要更多的时间，并且需要手动努力。
• 基于统计的自然语言处理：这种类型的NLP使用大量数据，并旨在从中得出结论。为了训练NLP模型，它使用机器学习算法。在大量数据上完成训练过程后，训练好的模型将有积极的成果和推断。

比较（优点和缺点）：

NLP的组成部分

NLP可以分为两个基本组成部分：

• 自然语言理解（NLU）：NLU自然比NLG任务更难。让讨论一下机器在尝试理解自然语言时面临的挑战。在学习或尝试解释语言时，有很多歧义。
• 自然语言生成（NLG）：它被定义为通过一些内部表示，生成或提取有意义的短语和句子的过程。这个组件包括三个基本步骤：文本规划、句子规划和文本实现。

• 词汇歧义：涉及单个词的歧义。
• 句法歧义：当一个句子以不同的方式解析时发生。
• 语义歧义：当词本身的含义可能被误解时发生。
• 指代歧义：当话语中重复使用相同的句子开头时发生。
• 语用歧义：当短语的上下文给它多种解释时发生。