自然語言處理(NLP)是計算機科學的一個分支，更具體地說，是人工智能或AI的一個分支，關注于賦予計算機理解文本和口頭語言的能力，類似于人類的方式。這篇文章為大家帶來關于諾丁漢大學自然語言處理(NLP)課程輔導。

一、關于NLP

NLP將計算語言學(人類語言的基于規則的建模)與統計學、機器學習和深度學習模型相結合。這些技術共同使計算機能夠處理以文本或語音數據形式出現的人類語言，并‘理解’其完整含義，包括說話者或寫作者的意圖和情感。

NLP推動了能夠將文本從一種語言翻譯成另一種語言的計算機程序，回應口頭命令，并能夠迅速總結大量文本——甚至是實時的。有很大可能你已經通過語音操作的GPS系統、數字助手、語音轉文本的軟件、客戶服務聊天機器人以及其他消費者便利設施與NLP互動過。但NLP還在企業解決方案中發揮著日益增長的作用，幫助簡化業務運營、提高員工生產力，并簡化關鍵業務流程。

二、NLP任務

人類語言充滿了使編寫軟件準確確定文本或語音數據的預期含義變得極為困難的歧義。同音異義詞、同音詞、諷刺、習語、隱喻、語法和用法的例外、句子結構的變化等，這些只是人類語言的一些不規則之處，人類需要數年的時間學習，但程序員必須從一開始就教導自然語言驅動的應用程序準確識別和理解，以使這些應用程序變得有用。

幾個NLP任務以有助于計算機理解其所接收數據的方式拆分人類文本和語音數據。其中一些任務包括以下內容：

1. 語音識別，也稱為語音轉文本，是可靠地將語音數據轉換為文本數據的任務。語音識別對于任何遵循語音命令或回答口頭問題的應用程序都是必需的。語音識別之所以特別具有挑戰性，是因為人們說話的方式——迅速地、把詞語連在一起、強調和語調各異、口音不同，而且經常使用不正確的語法。

2. 詞性標注，也稱為語法標注，是根據詞語的使用和上下文來確定特定詞語或文本片段的詞性的過程。詞性標注將“make”在“I can make a paper plane”中標記為動詞，在“What make of car do you own?”中標記為名詞。

3. 詞義消歧是通過語義分析的過程來選擇具有多個意義的單詞的意義，確定在給定上下文中最有意義的詞語。例如，詞義消歧有助于區分動詞“make”在“make the grade”(取得成功)和“make a bet”(下注)中的意義。

4. 命名實體識別(NER)識別詞語或短語作為有用的實體。NER將“Kentucky”識別為地點或“Fred”識別為男性名字。

5. 共指消解是識別兩個詞是否引用相同實體的任務。最常見的例子是確定某個代詞引用的人或物體(例如，“她”=“瑪麗”)，但它還可以涉及在文本中識別隱喻或習語的情況(例如，'bear'不是動物而是個高大毛發豐富的人)。

6. 情感分析試圖從文本中提取主觀品質——態度、情感、諷刺、困惑、懷疑。

7. 自然語言生成有時被描述為語音識別或語音轉文本的相反過程;它的任務是將結構化信息轉換為人類語言。

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