NLP（Natural Language Processing, NLP）自然语言处理
什么是 NLP？
自然语言处理（Natural Language Processing, 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。如今，组织具有来自各种通信渠道（例如电子邮件、短信、社交媒体新闻源、视频、音频）的大量语音和文本数据。他们使用 NLP 软件自动处理这些数据，分析消息中的意图或情绪，并实时响应人际沟通。NLP结合了语言学、计算机科学、信息工程、数学、心理学等多个学科的知识，旨在解决人机之间的语言通信问题。
为什么 NLP 非常重要？
自然语言处理（NLP）对于全面高效分析文本和语音数据至关重要。其可以处理日常对话中的方言、俚语和典型语法异常方面的差异。
公司将其用于一些自动化任务，例如：
（1）处理、分析和存档大型文档
（2）分析客户反馈或呼叫中心录音
（3）运行聊天机器人实现自动化客户服务
（4）回答“人员-事件-时间-地点”问题
（5）分类和提取文本
还可以在面向客户的应用程序中集成 NLP，从而更有效地与客户沟通。
例如，聊天机器人会分析和排序客户查询的问题，自动回复常见问题，并将复杂的查询转至客户支持。这种自动化流程有助于降低成本，节省座席在冗余查询上花费的时间，并提高客户满意度。
NLP的技术发展
随着深度学习技术的进步，尤其是像Transformer这样的架构出现，NLP取得了显著进展：
（1）预训练与微调
通过大规模无监督预训练和针对特定任务的小规模有监督微调，模型可以在各种下游任务上取得更好的性能。
（2）上下文感知嵌入
BERT等模型引入了双向编码器表示，使模型能够更好地理解词语在不同上下文中的含义。
（3）多模态处理
结合文本与其他形式的数据（如图像、音频），以更全面地理解复杂的信息表达。
（4）低资源语言支持
通过迁移学习和其他方法，提高对数据稀缺语言的支持能力。
有哪些适用于企业的 NLP 使用案例？
企业使用自然语言处理（NLP）软件和工具高效和准确地简化、自动化和梳理运营。
（1）敏感数据消减
保险、法律和医疗保健领域的企业对大量敏感文档（如病历、金融数据和私人数据）进行处理、排序和检索。公司使用 NLP 技术删节个人身份信息并保护敏感数据，而非通过手动审核。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、到期日期和其他个人客户属性。
（2）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类。企业使用聊天机器人扩展客户服务功能和质量，同时将运营成本降至最低。 PubNub 构建聊天机器人软件，使用 Amazon Comprehend 向其全球客户推出本地化聊天功能。 T-Mobile 使用 NLP 识别客户短信中的特定关键字并提供个性化推荐。 俄克拉荷马州立大学使用机器学习技术部署问答聊天机器人解决方案，解决学生问题。
（3）业务分析
营销人员使用 Amazon Comprehend 和 Amazon Lex 等 NLP 工具了解客户对公司产品或服务的感受。通过扫描特定的短语，他们可以衡量客户书面反馈中的情绪和情感。例如，Success KPI 提供自然语言处理解决方案，帮助企业专注于情绪分析中的目标领域，同时帮助联系中心从呼叫分析中获得切实可行的见解。
NLP 如何工作？
自然语言处理（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。
（1）计算语言学
计算语言学是使用计算机和软件工具理解和构建人类语言模型的科学。研究人员使用计算语言学方法（例如语法和语义分析）创建框架，从而帮助机器理解对话式人类语言。语言翻译器、文字转语音合成器和语音识别软件等工具都基于计算语言学。
（2）机器学习
机器学习是一种技术，使用样本数据训练计算机以提高其效率。人类语言有一些特征，例如讽刺、隐喻、句子结构变化，以及人类需要数年才能学习的语法和特殊用法。程序员使用机器学习方法教授 NLP 应用程序从一开始就识别和准确理解这些特征。
（3）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。此领域涉及神经网络，该网络由结构类似人脑的数据处理节点组成。计算机借助深度学习可以识别、分类和关联输入数据中的复杂模式。
（4）NLP 实施步骤
一般来说，NLP 实现首先从来源（例如云数据仓库、调查、电子邮件或内部业务流程应用程序）收集和准备非结构化文本或语音数据。
（5）预处理
NLP 软件使用预处理技术（例如分词、词干、词形还原和停用词删除）为各种应用程序准备数据。
下面介绍这些技术：
1、分词将句子分解为单个单元的字词或短语。
2、词干和词形还原将字词简化为词根形式。例如，这些流程将“starting（正在开始）”转换为“start（开始）”。
3、删除停用词可确保删除对句子没有重要含义的字词，例如“为”和“与”。
（6）培训
研究人员使用预处理的数据和机器学习训练 NLP 模型，以便根据提供的文本信息执行特定应用程序。训练 NLP 算法需要向软件提供大量数据样本，以提高算法的准确性。
（7）部署和推理
机器学习专家将部署模型或将其集成到现有的生产环境中。NLP 模型接收输入并预测其为特定使用案例设计的输出。可以在实时数据上运行 NLP 应用程序，并获得所需的输出。
什么是 NLP 任务？
自然语言处理（NLP）技术或 NLP 任务将人类文本或语音分解为计算机程序可以轻松理解的较小部分。以下提供 NLP 中常见的文本处理和分析功能。
（1）词性标记
在此流程中，NLP 软件根据上下文用法（例如名词、动词、形容词或副词）标记句子中的单个字词。其帮助计算机理解字词如何相互形成有含义的关系。
（2）词义消歧
一些字词用于不同场景时可能具有不同的含义。例如，字词 “bat” 在这些句子中的含义不同：
bat（蝙蝠）是一种夜间活动的生物。
棒球运动员使用 bat（棒球拍）击球。
借助词义消歧，NLP 软件通过训练语言模型或参考字典定义来识别字词的预期含义。
（3）语音识别
语音识别将语音数据转换为文本。该流程涉及将字词分解为较小的部分，并且理解日常对话中的口音、辱骂、语调和语法使用不当。 语音识别的一个关键应用是转录，可使用 Amazon Transcribe 等语音转文本服务完成转录。
（4）机器翻译
机器翻译软件使用自然语言处理将文本或语音从一种语言转换为另一种语言，同时保留上下文的准确性。 支持机器翻译的 AWS 服务是 Amazon Translate。
（4）命名实体识别
此流程可识别人物、地点、活动、公司等的唯一名称。NLP 软件使用命名实体识别确定句子中不同实体之间的关系。
考虑如下示例：“Jane 前往法国度假，她沉迷于品尝当地的美食。”
NLP 软件将挑选 “Jane” 和“法国”作为句子中的特殊实体。这可以通过共同引用解决方案进一步扩展，确定是否使用不同的字词描述同一个实体。在以上示例中，“Jane” **和“她”指向同一个人。
（5）情绪分析
情绪分析是一种基于人工智能的方法，用于解释文本数据传达的情感。NLP 软件会分析文本中是否存在表现不满、快乐、怀疑、遗憾和其他隐藏情感的字词或短语。
自然语言处理有哪些方法？
以下提供一些常用的自然语言处理（NLP）方法。
（1）监督 NLP
监督 NLP 方法使用一套已标记或已知的输入和输出来训练软件。该程序首先处理大量已知数据，并学习如何从任何未知输入生成正确输出。例如，公司训练 NLP 工具根据特定标签对文档进行分类。
（2）非监督 NLP
非监督 NLP 使用统计语言模型预测在提供非标签输入时出现的模式。例如，文本消息收发中的自动完成功能通过监控用户的回复来建议对句子有含义的相关字词。
（3）自然语言理解
自然语言理解 (NLU) 是 NLP 的一个子集，专注于分析句子背后的含义。NLU 使该软件能够在不同的句子中找到类似含义或处理具有不同含义的字词。
（4）自然语言生成
自然语言生成 (NLG) 专注于根据特定的关键字或主题生成像人类对话一样的对话文本。例如，具有 NLG 功能的智能聊天机器人能够以类似于客户支持人员行为的方式与客户交谈。
NLP 应用场景
自然语言处理（NLP）的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有涉及文本或语音信息处理的领域。随着技术的进步，NLP的应用正在不断扩展，并且在多个行业中产生了显著的影响。
（1）智能客服与聊天机器人
在线客户服务、虚拟助手（如Siri、Alexa）、技术支持。自动回答常见问题、提供产品推荐、指导用户完成任务等。
（2）机器翻译（MT）
跨国交流、文档翻译、网站本地化。将一种语言的文本自动转换为另一种语言，促进全球沟通。
（3）情感分析（Sentiment Analysis）
社交媒体监控、品牌声誉管理、市场调研。评估公众对特定话题的情感倾向（正面、负面或中立），帮助企业了解消费者情绪。
（4）内容生成
新闻报道、广告文案、创意写作。自动生成符合语法和逻辑的文章、故事或其他形式的内容，提高生产效率。
（5）信息检索（Information Retrieval, IR）
搜索引擎优化、企业内部知识库查询。从大量文档或数据集中快速准确地找到相关信息，提升用户体验。
（6）问答系统（Question Answering Systems, QA）
教育平台、医疗咨询、法律援助。根据用户提出的问题，直接从知识库或文档中提取答案，提供即时帮助。
（7）文本分类与聚类
邮件过滤、新闻分类、客户反馈分析。自动将文本分配到预定义类别中，或者根据相似性对未标注文本进行分组。
（8）命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
情报分析、金融监管、人力资源管理。识别并分类文本中的专有名词，如人名、地名、组织名等。
（9）关系抽取
商业智能、科研文献分析。从非结构化文本中提取实体间的关系，建立知识图谱，支持决策制定。
（10）对话系统与虚拟助手
智能家居控制、移动应用交互、电子商务平台。构建能够理解自然语言命令并与用户进行多轮对话的系统，实现智能化服务。
（11）语音识别与合成（Speech Recognition & Synthesis）
语音助手、无障碍技术、音频转录。将语音信号转换为文字，或将文本转换成自然流畅的语音输出。
（12）个性化推荐系统
电商网站、流媒体服务、社交网络。基于用户的浏览历史、偏好等信息，提供个性化的商品、音乐、视频等内容推荐。
（13）医学与健康领域
电子病历管理、药物研发、远程医疗服务。辅助医生诊断疾病、整理和分析医疗记录、支持临床试验数据分析。
（14）法律与合规
合同审查、法规遵从检查。自动分析法律文件，确保其符合相关法律法规要求，减少人为错误。
（15）教育科技（EdTech）
在线学习平台、自动化评分系统。提供个性化学习路径规划、自动批改作文等功能，改善教学质量和效率。
（16）金融与保险
风险评估、欺诈检测、客户服务。利用NLP技术分析财务报告、交易记录等文本数据，提高风险管理水平。