什么是 NLP (自然语言处理）
NLP（自然语言处理）到底是做什么？
NLP的全称是NaturalLanguageProcessing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。
自然语言就是我们人类市场交流所使用的语音和字符系统。就目前而言，NLP所研究的对象，以字符系统——也就是我们通常说的“文字”——为主。
为什么要处理自然语言？
为什么要处理文字呢？因为有需求啊！
我们用文字描述事物、经历和思想。形成的文献资料，除了被阅读，往往还需要进行很多其他操作。
比如，被翻译成其他语种；对内容进行摘要；在其中查找某个问题的答案；或者，了解其中提到了哪些人事物，以及它们之间的关系如何，等等。
虽然所有这些需求，都可以通过人工阅读文献来解决，但“浩如烟海”的文献量导致人工文字处理的产能严重不足。
NLP的发展历程
上世纪40年代计算机被发明，用机器而非人力来处理信息成为可能。早在1950年代，自然语言处理就已经成为了计算机科学的一个研究领域。
不过一直到1980年代，NLP系统是以一套复杂的人工订制规则为基础，计算机只是机械地执行这些规则，或者做一些诸如字符匹配，词频统计之类的简单计算。
1980年代末期，机器学习的崛起为NLP引入了新的思路。刚性的文字处理人工规则日益被柔性的、以概率为基础的统计模型所替代。
近些年来，随着深度学习的发展，各类神经网络也被引入NLP领域，成为了解决问题的技术。
这里要注意了：自然语言处理（NLP）指以计算机为工具解决一系列现实中和自然语言相关的问题，机器学习、深度学习是解决这些问题的具体手段。
当我们关注NLP这一领域时，要分清本末，要做的事情是本，做事的方式方法是末。如果神经网络能够解决我们的问题，我们当然应该采用，但并不是只要去解决问题，就一定要用神经网络。
常见的NLP任务
NLP要处理的问题纷繁复杂，而且每一个问题都要结合相应场景和具体需求才好讨论。
不过这些问题也有相当多的共性，基于这些共性，我们将千奇百怪的待解决NLP问题抽象为若干任务。
例如：分词、词嵌入、新词发现、拼写提示、词性标注、实体抽取、关系抽取、事件抽取、实体消歧、公指消解、文本分类、机器翻译、自动摘要、阅读理解等等，都是常见的NLP任务。
从NLP任务到技术实现
针对这些任务，NLP研究人员探索出了很多方法，这些方法又对应于不同类型的技术。
在工作中，当我们遇到问题的时候，往往需要先将其对应到一个或多个任务，再在该任务的常用实现方法中选取一种适合我们使用的来执行任务。
【举个例子】：我们要基于若干文献构建一个知识图谱，知识图谱的两大核心要素是实体和关系，那么当然首先我们面临的任务就是从这些文献中抽取实体和关系。
实体抽取是一项非常常见的NLP任务，实现它的方法有多种，大体而言分为两个方向：
i）基于实体名字典进行字符匹配抽取；
ii）用序列预测模型进行抽取。
序列预测模型又可以选用机器学习模型，比如条件随机场（CRF）；或选用神经网络，比如CRF+LSTM，或CRF+BERT等。
具体选哪种方法呢？那就要看我们需要抽取的实体类型、文献类型和文献量了。
如果现在是从少量专业文献（例如论文、说明书、研究报告等）中抽取一些列专业名词表示的实体，那么用字典匹配方便直接代价小，可以一试。
如果是要从海量的各类文献中抽取一些通用的实体，那么借助模型则可能效果更佳。
具体用机器学习模型还是神经网络呢？这又和我们拥有的标注数据与计算资源有关，如果不差钱，想标多少数据，想训练多大模型都不在乎，上神经网络自然可以追求高准确率，但如果资源捉襟见肘，可能机器学习模型更加实用。
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什么是语言模型及其作用自然语言处理中的重要组成部分
语言模型是自然语言处理（NLP）中的一种模型，用于预测一个给定上下文中下一个词或字符的概率分布。它是一个统计模型，通过学习大量文本数据中的语言规律和模式，来对语言的结构和概率进行建模。
语言模型的作用有以下几个方面：
生成文本：语言模型可以用于生成新的文本，即在给定一段初始文本的情况下，模型能够自动预测下一个最可能出现的词或字符。这对于自动文本生成、机器翻译、对话系统等任务非常有用。
文本评估和纠错：语言模型可以用于评估一段文本的流畅性和合理性。通过计算给定文本序列的概率，可以判断其是否符合语言规则和上下文的连贯性。在自然语言处理中，语言模型常常被用于纠正语法错误、拼写错误和语义错误。
信息检索和推荐系统：语言模型可以用于对查询进行建模，根据查询的上下文和语义，预测用户可能感兴趣的相关词汇或文本片段。这在信息检索、搜索引擎和推荐系统中具有重要的应用。
对话系统：语言模型可以用于对话系统中的自然语言理解和生成。它可以帮助系统理解用户的意图，生成自然流畅的回复，并保持对话的连贯性和一致性。
文本分类和情感分析：语言模型可以用于对文本进行分类和情感分析。通过学习语言模型，可以捕捉文本中的关键特征和上下文信息，从而对文本进行分类，如情感分类、主题分类等。
总之，语言模型在自然语言处理中扮演着重要的角色，能够对语言的结构和概率进行建模，从而在文本生成、文本评估、信息检索、对话系统、文本分类等任务中发挥作用。
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