自然语言处理 (NLP) 的 8 个常见示例
我们通常不会思考我们自己的语言的复杂性。语言是借助语义线索（如文字、符号或图像）传递信息和含义的一种直观行为。据说青少年时期学习语言更容易，习得方式也更自然，因为语言是可重复的、经过训练的行为，与走路很像。语言不遵循一套严格的规则，有许多例外，如“I通常在E之前，但在C后时除外。”
对于人类来说很自然的内容对于计算机而言非常难，因为存在大量非结构化数据、缺乏正式规则以及缺少实际上下文或意图。因此，机器学习和人工智能(AI)获得越来越多的关注，并呈现出良好的发展势头，并且人们越来越依赖计算系统来通信和执行任务。随着AI越来越复杂，自然语言处理(NLP)也将随之变得复杂。虽然AI和NLP这两个术语可能会让人联想到未来机器人的场景，但我们的日常生活中已存在NLP发挥作用的基本示例。下面是一些突出示例。
电子邮件筛选器电子邮件筛选器是NLP最基础且最初的在线应用之一。最开始是垃圾邮件筛选器，可以发现指示垃圾邮件信息的某些字词或短语。但是筛选功能已经升级，就像NLP的早期改编一样。
NLP更加普及、更新颖的应用之一是Gmail的电子邮件分类。系统根据电子邮件的内容识别电子邮件属于三个类别中的哪一个（主要、社交或促销）。对于所有Gmail用户而言，此功能使收件箱保持可管理的大小，您可以快速查看和回复相关的重要电子邮件。
智能助手智能助手（例如Apple的Siri和Amazon的Alexa）可借助语音识别来识别语音模式，然后推断含义并提供有用的回复。我们已经习惯于说“你好Siri”，然后提出问题，她会明白我们所说的话并根据语境做出相应的回答。当我们与Siri或Alexa就恒温器、电灯开关、汽车等话题进行对话时，我们已经习惯它们出现在我们的家庭和日常生活中。
我们现在希望Alexa和Siri这样的助手在改善我们的生活和简化某些活动（如订购商品）时可以理解上下文线索，甚至非常欣赏它们幽默的答复或对于关于它们自己问题的回答。随着这些助手更加了解我们，我们的交互也将变得更加个性化。如《纽约时报》的“为什么我们可能将在不久后生活在Alexa的世界”一文中所述：“重大事件正在酝酿之中。Alexa极有可能成为这十年来第三大使用者计算平台。”
搜索结果搜索引擎使用NLP根据类似的搜索行为或用户意图来显示相关结果，因此普通人无需成为搜索词专家即可找到所需的内容。
例如，Google不仅会在您开始键入文字时预测哪些热门搜索可能适用于您的查询，而且会基于全局（而不是确切的搜索词）来识别您所需的内容。有人可能会在Google中输入航班号后看到航班状态，可能在键入股票代码后看到股票信息，或者在输入数学公式时看到计算器。当您完成搜索时可能会看到这些变化，因为搜索中的NLP会将模糊查询与相关实体相关联，并提供有用的结果。
预测性文本自动更正、自动填写和预测性文本等功能在我们的智能手机上很常见，我们已经习以为常。自动填写和预测性文本类似于搜索引擎，因为它们都会根据您键入的内容预测要说的话，然后完成后面的内容或建议相关内容。自动更正有时甚至会更改字词，使整体信息更有意义。
它们也会向您学习。随着您使用的时间增加，预测性文本将根据您的个人语言习惯进行调整。这为有趣的实验创造了条件，每个人将分享其手机上完全由预测性文本组成的完整句子。结果出乎意料地富有个性和启发性；多家媒体机构甚至对此进行了重点报道。
语言翻译在做西班牙语家庭作业时作弊会出现一个明显特征，就是从语法上看语句是混乱的。许多语言不允许直译，并且句子结构顺序不同，这是翻译服务过去常常忽略的一点。但是，翻译服务已经取得了巨大进展。
借助NLP，在线翻译人员可以更加准确地翻译语言，并提供语法正确的结果。尝试与使用其他语言的人交流时，这非常有用。此外，从其他语言翻译为您自己的语言时，现在工具可根据输入的文本识别语言并翻译出来。
数字电话我们都听到过“此通话可能会被录音用于培训目的”这句话，但我们很少好奇这意味着什么。原来如果客户感到不满，这些录音可能会用于培训目的，但大多数时候，这些录音会进入数据库，供NLP系统学习并在将来做出改进。自动化系统将客户呼叫转至服务代表或在线聊天机器人，然后他们会针对客户请求回复有用信息。这种NLP实践已经被包括大型电信提供商在内的许多公司所采用。
NLP还可以使计算机生成的语言接近于人类的语音。可自动进行电话预约（如更换机油或理发），这个展示Google助手进行理发预约的视频便是一个证明例子。
数据分析随着越来越多的BI供应商向数据可视化提供自然语言接口，自然语言功能正在集成到数据分析工作流。例如，更智能的可视化编码，根据数据的语义为合适的任务提供最佳可视化。这为人们提供了更多机会，使他们能够利用自然语言语句或由几个关键词（可解释和赋予含义）组成的问题片段来探索他们的数据。
应用语言来调查数据不仅增强了可访问性级别，而且减少了跨组织分析的障碍，覆盖范围超越了预期的分析师和软件开发人员。
若要详细了解自然语言可以如何帮助您更好地可视化和探索数据，请观看此网络讲座。
文本分析文本分析使用不同的语言、统计和机器学习技术，将非结构化文本数据转换为有意义的数据以进行分析。
虽然情绪分析听上去对品牌而言很难（尤其是在拥有庞大客户群的情况下），但使用NLP的工具通常会搜索客户交互（例如社交媒体评论或评价，甚至是品牌名提及）以了解所述内容。分析这些交互有助于品牌确定营销活动的效果或监控热门客户问题，从而决定如何加强服务以提供更好的客户体验。
NLP促进文本分析的其他方法包括关键字提取以及在非结构化文本数据中查找结构或模式。
NLP在数字时代有广泛应用，这一列表将随着更多企业和行业在接受和发现NLP的价值后而不断扩充。在更复杂的沟通问题上，虽然人类的参与很重要，但NLP将通过技术创新先管理和自动执行较小的任务，再管理和自动执行复杂的任务，从而改善我们的生活。
人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]自然语言处理十大应用
作者|ABHISHEKSHARMA编译|VK来源|AnalyticsVidhya
介绍自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。
你知道为什么吗？
因为仅仅在短短几年的时间里，自然语言处理已经发展成为一种无人能想象的强大而有影响力的东西。
为了了解自然语言处理的力量及其对我们生活的影响，我们需要看看它的应用。因此，我列出了自然语言处理的十大应用。
那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。
搜索自动更正和自动完成每当你在谷歌上搜索某个东西，在输入2-3个字母后，它会显示可能的搜索词。或者，如果你搜索一些有错别字的东西，它会更正它们，仍然会找到适合你的相关结果。是不是很神奇？
它是每个人每天都在使用的东西，但从来没有太多的关注它。这是自然语言处理的一个很好的应用，也是一个很好的例子。它影响世界上数百万人，包括你和我。
搜索自动完成和自动更正都有助于我们更有效地找到准确的结果。现在，其他许多公司也开始在他们的网站上使用这个功能，比如Facebook和Quora。
搜索自动完成和自动更正背后的驱动引擎是语言模型。
语言翻译你有没有用谷歌翻译来找出不同语言中的某个词或短语？它将一段文字用一种语言翻译成另一种语言的容易程度是相当惊人的，对吧？它背后的技术是机器翻译。
机器翻译是将一种语言中的文本自动转换成另一种语言，同时保持原意不变的过程。
在早期，机器翻译系统是基于词典和基于规则的系统，它们的成功率非常有限。
然而，由于神经网络领域的发展、海量数据的可用性和强大的机器，机器翻译在将文本从一种语言转换成另一种语言时变得相当精确。
如今，像Google翻译这样的工具可以很容易地将文本从一种语言转换成另一种语言。这些工具正在帮助许多人和企业打破语言障碍并取得成功。
社交媒体监控如今，越来越多的人开始使用社交媒体发布他们对某一特定产品、政策或事项的看法。这些信息可能包含一些关于个人好恶的有用信息。
因此，分析这些非结构化数据有助于生成有价值的信息。自然语言处理在这里也起到了作用。
如今，公司使用各种NLP技术分析社交媒体帖子，了解客户对其产品的看法。公司还利用社交媒体监控来了解客户在使用产品时所面临的问题。
不仅仅是公司，甚至政府也用它来识别与国家安全相关的潜在威胁。
聊天机器人对任何公司来说，客户服务和体验是最重要的。它可以帮助企业改进产品，也可以使顾客满意。但与每个客户进行手动交互，并解决问题可能是一项乏味的任务。
聊天机器人可以帮助解决这一情况，聊天机器人帮助公司实现流畅的客户体验的目标。
如今，许多公司在他们的应用程序和网站上使用聊天机器人，这可以解决客户的基本查询。它不仅使公司的流程更容易，而且还使客户从等待与客服呼求帮助时的沮丧情绪中解脱出来。
此外，它还可以降低为公司聘请客服的成本。起初，聊天机器人只是用来解决客户的查询的工具，但今天它们已经演变成了个人伙伴。从推荐产品到获得客户反馈，聊天机器人可以做任何事情。
调查分析调查是评估公司业绩的重要方法。公司进行了许多调查以获得客户对各种产品的反馈。这对于理解缺陷和帮助公司改进产品非常有用。
但是，当很多客户接受调查导致数据量增加时，问题就出现了。一个人不可能把它们全部读出来并得出结论。这就是公司使用自然语言处理来分析调查并从中挖掘信息的地方。
比如从反馈中了解用户对事件的看法，分析产品评论以了解利弊。今天，大多数公司使用这些方法是因为它们提供了更准确和有用的信息。
定向广告一天，我在亚马逊上搜索手机，几分钟后，谷歌开始在各种网页上给我展示类似手机的广告。我相信你已经经历过了。
你知道这里发生了什么吗？定向广告！
是啊！你读对了有针对性的广告。定向广告是一种在线广告，根据用户的在线活动向他们展示广告。
现在大多数的在线公司都使用这种方法，因为第一，它为公司节省了很多钱；第二，相关的广告只向潜在的客户展示。
针对性广告的工作主要是关键字匹配。广告与关键字或短语相关联，并且只向那些搜索与广告关联的关键字相似的关键字的用户显示。
显然，这还不够，还有其他因素，比如他们最近访问过的网站，以及他们感兴趣的网页，都被考虑到为用户提供他们可能感兴趣的产品的相关广告。
招聘与求职人力资源部是每个公司不可分割的一部分。他们最重要的工作是为公司挑选合适的员工。
但是，今天，在这个竞争激烈的世界里，招聘人员需要为一个职位审查成百上千份简历。筛选简历和筛选候选人可能需要几个小时。这个任务可以自动化吗？
对！在自然语言处理的帮助下，招聘人员可以轻松地找到合适的候选人。这就意味着招聘人员不必检查每一份简历，并手动筛选出合适的候选人。
该技术与命名实体识别的信息抽取一样，可以用于提取技能、姓名、位置和教育等信息。然后，利用这些特征在特征空间中表示候选对象，并将其分为适合或不适合特定角色的类别。或者，他们也可以根据简历推荐一个不同的角色。
这样就可以对简历进行无偏见的筛选，并为空缺职位挑选出最合适的人选，而不需要太多人力。大多数公司使用申请跟踪系统来有效筛选简历。
语音助理我敢肯定你已经见过他们了，谷歌助手，苹果Siri，亚马逊Alexa。是的，这些都是语音助理。
语音助手是一种软件，它使用语音识别、自然语言理解和自然语言处理来理解用户的口头命令并执行相应的操作。
你可能会说它类似于聊天机器人，但我把语音助理单独包括在内，因为它们应该在这个列表中占据更好的位置。他们不仅仅是聊天机器人，而且可以做比聊天机器人更多的事情。
今天，我们大多数人无法想象没有语音助手的生活。这些年来，他们已经变成了一个非常可靠和强大的朋友。从设置我们的闹钟到为我们找一家餐厅，语音助理可以做任何事情。它们为用户和公司打开了一扇新的机会之门。
语法检查程序这是自然语言处理中应用最广泛的应用之一。像Grammarly这样的语法检查工具提供了大量的功能，可以帮助人们写出更好的内容。他们可以把任何普通的文本变成美丽的文学作品。
如果你想给你的老板写封电子邮件，或者你要写一篇报告或者更好的一篇文章，无可否认的是你需要这些有用的朋友。
这些工具可以纠正语法、拼写、建议更好的同义词，并帮助以更好的清晰度和参与度交付内容。
它们也有助于提高内容的可读性，从而允许你以尽可能好的方式传达你的信息。如果你看看五年前语法检查的工具，你会发现他们的能力远不如今天。
你知道为什么吗？
因为自然语言处理的transformers是在2017年问世。
电子邮件过滤你用过Gmail吗？
我肯定你已经注意到了，不管你什么时候收到的都是社交邮件。最好的是垃圾邮件也被过滤到一个单独的部分。是不是既神奇又有益？是的，这就是邮件过滤的全部内容。我不必告诉你我们的日常工作有多依赖于这个功能。
使用文本分类过滤电子邮件，这是一种自然语言处理技术。你可能已经猜到了。
文本分类是将一段文本分类为预定义的类别的过程。文本分类的另一个很好的例子是将新闻文章分成不同的类别。
结尾既然你熟悉自然语言处理应用程序，现在就可以深入自然语言处理领域了。
原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/07/top-10-applications-of-natural-language-processing-nlp/
欢迎关注磐创AI博客站：http://panchuang.net/
sklearn机器学习中文官方文档：http://sklearn123.com/
欢迎关注磐创博客资源汇总站：http://docs.panchuang.net/
人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理中的应用有哪些
当谈到人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域的应用时，我们可以看到它们正发挥着重要的作用。人工智能技术利用计算机科学和机器学习算法，使得计算机能够模仿人类的智能行为和决策过程。
人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域有广泛的应用。以下是这些领域中人工智能的一些常见应用：
图像处理：图像分类和识别：利用深度学习和卷积神经网络等技术，实现图像的分类和识别任务，例如物体识别、人脸识别等。目标检测和跟踪：通过训练神经网络模型，实现对图像中特定目标的检测和跟踪，例如行人检测、车辆跟踪等。图像生成和增强：利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成逼真的图像，并进行图像增强，例如超分辨率图像生成、图像修复等。语音识别：语音转文本：利用深度学习模型，将语音信号转化为文字，实现语音识别任务，例如语音助手、语音转写等。语音情感分析：通过分析语音信号的声调、语速等特征，实现对语音中情感的识别和分析。自然语言处理：文本生成和翻译：通过神经网络模型，实现文本的生成和翻译任务，例如文本摘要生成、多语言翻译等。问答系统和对话机器人：利用自然语言处理和知识图谱等技术，实现智能问答系统和对话机器人，能够回答用户的问题和进行自然对话。整理了有关人工智能的籽料，有图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等人工智能资料，深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）关注公众H：AI技术星球 回复 123这些只是人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域中的一些应用示例，随着技术的发展和创新，还会出现更多新的应用和突破。人工智能的应用不仅限于这些领域，还延伸到医疗诊断、智能交通、金融风控等多个行业。随着技术的进步和数据的丰富，人工智能在各个领域的应用将会更加广泛和深入。深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用有哪些
深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域取得了巨大的突破和广泛的应用。下面分别介绍深度学习在这两个领域中的一些常见应用。
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用有哪些？
1.图像分类：深度学习在图像分类任务中取得了显著的成果。通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以对图像进行自动分类，识别出图像中的对象或场景。图像分类广泛应用于图像搜索、图像标注、自动驾驶、医学影像分析等领域。一、计算机视觉中的深度学习应用：
2.目标检测：深度学习在目标检测任务中也有广泛的应用。通过使用区域提议和卷积神经网络，可以实现对图像或视频中的多个目标进行定位和识别。目标检测在视频监控、智能交通、人脸识别等领域具有重要意义。
3.语义分割：语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的语义类别中。深度学习模型如全卷积神经网络（FCN）等可以对图像进行像素级别的分类，实现精细的语义分割。语义分割在医学影像分析、地图制作、虚拟现实等领域有着重要的应用。
4.实例分割：实例分割不仅要对图像进行语义分割，还要对不同的实例进行区分。深度学习模型如MaskR-CNN等结合了目标检测和语义分割的技术，可以实现对图像中多个实例的精确分割，被广泛应用于人体分割、物体分割等领域。
二、自然语言处理中的深度学习应用：
文本分类：深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络（RNN）和Transformer等被广泛应用于文本分类任务。可以对文本进行情感分类、主题分类、垃圾邮件过滤等。
语言模型：深度学习模型可以学习并建模文本数据的语言规律和概率分布。语言模型在机器翻译、语音识别、自动生成文本等任务中具有重要作用。
命名实体识别：通过深度学习模型，可以识别出文本中的人名、地名、组织机构名等特定实体，并进行分类和标注。
机器翻译：深度学习在机器翻译任务中取得了重大突破。通过使用神经网络模型，可以实现自动的语言翻译，将一种语言的文本转换为另一种语言。
问答系统：深度学习模型可以对自然语言的问题进行理解和回答。通过学习文本数据和问题与答案的对应关系，可以构建智能问答系统。
白嫖配套资料+500G入门进阶AI资源包+技术问题答疑+完整版视频关注公众号：AI技术星球，回复：123内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等
综上所述，深度学习在计算机视觉和自然语言处理中有着广泛的应用。随着深度学习算法和模型的不断发展，我们可以期待在这些领域中取得更多的突破和进展。
TensorFlow在自然语言处理（NLP）中的应用和技术有哪些
TensorFlow在自然语言处理（NLP）领域中广泛应用，并提供了一系列技术和工具来处理文本数据。下面是TensorFlow在NLP中的一些常见应用和技术：
TensorFlow在自然语言处理（NLP）中的应用和技术有哪些？文本分类：TensorFlow可以用于实现文本分类任务，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。通过构建适当的神经网络模型，可以从文本数据中自动学习并预测文本的类别。
机器翻译：TensorFlow在机器翻译任务中有广泛应用。使用序列到序列（seq2seq）模型，可以将源语言文本翻译成目标语言文本。其中，编码器将源语言文本编码成固定长度的向量表示，解码器将该向量表示解码为目标语言文本。
文本生成：TensorFlow可以用于生成文本，如生成对话、生成摘要、生成诗歌等。通过训练生成模型，可以学习文本数据的分布，并生成与原始文本类似的新文本。
序列标注：TensorFlow可用于序列标注任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等。通过使用循环神经网络（RNN）或转换器模型（Transformer），可以对输入的序列进行标注，标记每个词的实体类别或词性。
文本生成模型的改进：TensorFlow提供了一些改进生成模型的技术，如条件生成、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等。这些技术可以提高生成模型的质量和多样性。
词嵌入：TensorFlow提供了许多用于训练词嵌入的技术，如Word2Vec、GloVe等。词嵌入可以将词语映射到连续向量空间中，捕捉词语之间的语义关系和上下文信息。
情感分析：TensorFlow可以用于情感分析任务，判断文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。通过训练分类模型，可以自动分析文本情感。
文本摘要：TensorFlow可用于生成文本摘要。通过训练序列到序列模型，可以将长文本压缩成简洁的摘要。
感谢大家对课程的喜欢，欢迎关注威❤公众号【AI技术星球】回复（123）白嫖TensorFlow完整视频+配套资料+60G入门进阶AI资源包+技术问题答疑+完整版视频内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等
以上是TensorFlow在自然语言处理中的一些常见应用和技术。TensorFlow提供了丰富的工具和库，使得处理文本数据和构建NLP模型变得更加便捷和高效。