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一、自然語言處理(NLP)定義

大多數消費者可能在沒有意識到的情況下已經與 NLP 進行了交互。例如，NLP 是虛擬助手(如 Oracle 數字助手(Oracle Digital Assistant，ODA)、Siri、Cortana 或 Alexa)背后的核心技術。當我們向這些虛擬助手提問時，NLP 使它們不僅能夠理解用戶的請求，還能夠以自然語言進行回應。NLP 適用于書面文本和語音，并且可以應用于所有人類語言。由 NLP 驅動的其他工具示例包括網絡搜索、電子郵件垃圾郵件過濾、文本或語音的自動翻譯、文檔摘要、情感分析和語法 / 拼寫檢查。例如，一些電子郵件程序可以根據郵件內容自動建議適當的回復 —— 這些程序使用 NLP 來讀取、分析和回復你的郵件。

還有幾個其他術語與 NLP 大致同義。自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)和自然語言生成(Natural Language Generation，NLG)分別指使用計算機理解和產生人類語言。NLG 能夠通過使用稱為 “圖形語法” 的概念將有意義的信息總結為文本來提供對所發生事情的口頭描述。這也被稱為 “語言輸出”。

在實踐中，NLU 被用來表示 NLP。計算機對所有人類語言的結構和意義的理解，允許開發人員和用戶使用自然句子和交流與計算機進行交互。計算語言學(Computational Linguistics，CL)是研究人類語言計算方面的科學領域，而 NLP 是關注構建理解、生成或操縱人類語言的計算制品的工程學科。

對 NLP 的研究在 20 世紀 50 年代數字計算機發明后不久就開始了，NLP 借鑒了語言學和人工智能。然而，過去幾年的重大突破是由機器學習推動的，機器學習是人工智能的一個分支，它開發從數據中學習和泛化的系統。深度學習是一種機器學習，它可以從大型數據集中學習非常復雜的模式，這意味著它非常適合從網絡來源的數據集中學習自然語言的復雜性。

二、自然語言處理的應用

自動化日常任務：由 NLP 驅動的聊天機器人可以處理當今由人工代理處理的大量日常任務，使員工能夠從事更具挑戰性和有趣的任務。例如，聊天機器人和數字助手可以識別各種用戶請求，將它們與公司數據庫中的適當條目匹配，并為用戶制定適當的回復。

改進搜索：NLP 可以通過基于上下文消除詞義歧義(例如，“carrier” 在生物醫學和工業語境中有不同的含義)、匹配同義詞(例如，在搜索 “automobile” 時檢索提到 “car” 的文檔)以及考慮詞形變化(這對于非英語查詢很重要)來改進文檔和常見問題檢索的關鍵詞匹配搜索。有效的由 NLP 驅動的學術搜索系統可以極大地改善醫生、律師和其他專業人員對相關前沿研究的訪問。

搜索引擎優化：NLP 是通過分析搜索以優化你的內容從而使你的業務在在線搜索中排名更高的好工具。搜索引擎使用 NLP 對其結果進行排名 —— 并且知道如何有效地使用這些技術可以使你更容易在競爭對手之上排名。這將為你的業務帶來更大的知名度。

分析和組織大型文檔集合：文檔聚類和主題建模等 NLP 技術簡化了理解大型文檔集合(如公司報告、新聞文章或科學文檔)中內容多樣性的任務。這些技術通常用于法律發現目的。

社交媒體分析：NLP 可以分析客戶評論和社交媒體評論，以更好地理解大量信息。情感分析識別社交媒體評論流中的正面和負面評論，實時提供客戶情感的直接度量。這可以帶來巨大的回報，例如提高客戶滿意度和收入。

市場洞察：隨著 NLP 分析你業務的客戶的語言，你將更好地了解他們想要什么，并且也更好地了解如何與他們溝通。面向方面的情感分析檢測社交媒體中與特定方面或產品相關的情感(例如，“鍵盤很棒，但屏幕太暗”)，為產品設計和營銷提供直接可操作的信息。

內容審核：如果你的業務吸引了大量用戶或客戶評論，NLP 使你能夠審核所說的內容，以便通過分析評論的詞語、語氣和意圖來保持質量和文明。

三、使用自然語言處理的行業

NLP 簡化并自動化了廣泛的業務流程，尤其是涉及大量非結構化文本的流程，如電子郵件、調查、社交媒體對話等。借助 NLP，企業能夠更好地分析其數據以幫助做出正確的決策。以下只是 NLP 實際應用的幾個例子：

醫療保健：隨著世界各地的醫療保健系統轉向電子病歷，他們遇到了大量非結構化數據。NLP 可用于分析并從健康記錄中獲得新的見解。

法律：為準備一個案件，律師通常必須花費數小時檢查大量文檔集合并搜索與特定案件相關的材料。NLP 技術可以自動化法律發現過程，通過篩選大量文檔減少時間和人為錯誤。

金融：金融世界變化極快，任何競爭優勢都很重要。在金融領域，交易員使用 NLP 技術從公司文檔和新聞稿中自動挖掘信息，以提取與他們的投資組合和交易決策相關的信息。

客戶服務：許多大公司正在使用虛擬助手或聊天機器人來幫助回答基本的客戶詢問和信息請求(如常見問題解答)，在必要時將復雜問題轉交給人類。

保險：大型保險公司正在使用 NLP 來篩選與索賠相關的文檔和報告，以努力簡化業務處理方式。

四、NLP 技術概述

NLP 的機器學習模型：我們前面提到，現代 NLP 在很大程度上依賴于一種稱為機器學習的人工智能方法。機器學習通過對數據集中的示例進行泛化來進行預測。這個數據集稱為訓練數據，機器學習算法在這個訓練數據上進行訓練以產生完成目標任務的機器學習模型。

例如，情感分析訓練數據由句子及其情感(例如，積極、消極或中性情感)組成。一種機器學習算法讀取這個數據集并產生一個模型，該模型將句子作為輸入并返回它們的情感。這種將句子或文檔作為輸入并返回該輸入的標簽的模型稱為文檔分類模型。文檔分類器也可以用于根據文檔提到的主題對文檔進行分類(例如，分為體育、金融、政治等)。

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