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/
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人工智能可以应用在哪些领域
人工智能可以应用在各种领域，帮助人们提高效率、降低成本、改善生活质量，并且随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。
人工智能可以应用在哪些领域？
以下是一些常见的应用领域：
语音和图像识别：人工智能可以对语音和图像进行识别和分类，例如人脸识别、物体识别、声音识别等。
自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言，例如机器翻译、语音识别、智能问答、智能客服等。
智能推荐：人工智能可以根据用户的历史行为和兴趣，推荐合适的产品或服务，例如电子商务、在线广告、社交媒体等。
自动化控制：人工智能可以控制自动化设备、机器人等，例如自动驾驶汽车、智能家居、工业自动化等。
金融和商业应用：人工智能可以用于股票预测、风险评估、欺诈检测等金融领域，也可以用于客户服务、销售预测、营销等商业领域。
医疗和健康：人工智能可以用于疾病诊断、治疗计划制定、药物研发等医疗领域，也可以用于健康管理、运动监测等健康领域。
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学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
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目前，文本翻译最为主流的工作方式依然是以传统的统计机器翻译和神经网络翻译为主。Google、Microsoft与国内的百度、有道等公司都为用户提供了免费的在线多语言翻译系统。速度快、成本低是文本翻译的主要特点，而且应用广泛，不同行业都可以采用相应的专业翻译。但是，这一翻译过程是机械的和僵硬的，在翻译过程中会出现很多语义语境上的问题，仍然需要人工翻译来进行补充。
语音翻译可能是目前机器翻译中比较富有创新意思的领域，搜狗推出的机器同传技术主要在会议场景出现，演讲者的语音实时转换成文本，并且进行同步翻译，低延迟显示翻译结果，希望能够取代人工同传，实现不同语言人们低成本的有效交流。
图像翻译也有不小的进展。谷歌、微软、Facebook和百度均拥有能够让用户搜索或者自动整理没有识别标签照片的技术。除此之外还有视频翻译和VR翻译也在逐渐应用中，但是目前的应用还不太成熟。
2、信息检索
信息检索是从相关文档集合中查找用户所需信息的过程。信息检索的基本原理是将用户输入的检索关键词与数据库中的标引词进行对比，当二者匹配成功时，检索成功。
以谷歌为代表的「关键词查询+选择性浏览」交互方式，用户用简单的关键词作为查询提交给搜索引擎，搜索引擎并非直接把检索目标页面反馈给用户，而是提供给用户一个可能的检索目标页面列表，用户浏览该列表并从中选择出能够满足其信息需求的页面加以浏览。
3、自动问答
自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。自动问答系统在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈给用户。这一过程涉及了包括词法句法语义分析的基础技术，以及信息检索、知识工程、文本生成等多项技术。
根据目标数据源的不同，问答技术大致可以分为检索式问答、社区问答以及知识库问答三种。检索式问答和社区问答的核心是浅层语义分析和关键词匹配，而知识库问答则正在逐步实现知识的深层逻辑推理。
除了这几种NLP应用，其它如情感分析、自动文本摘要、社会计算和信息抽取也都有广泛的应用。返回搜狐，查看更多