什么是自然语言处理(NLP)的定义和应用?

什么是自然语言处理?

自然语言处理是一种技术，它使机器能够通过复杂的数学模型和算法识别、理解和使用我们的语言。机器翻译是一种NLP应用。我们将要翻译的文本输入到所谓的NLP系统中，背后的算法和模型会进行识别、理解、生成等过程，最终输出翻译后的目标语言。

早期的NLP技术主要是基于统计概念来训练模型，让算法阅读大量字典式的文章段落，然后让算法计算单词和句子出现的概率。但是，这种方法并不能使系统很好地识别复杂的语法，同时，这种模型产生的单词更加死板和无序。然而，随着深度学习和算法模型的突破，新的训练方法已经能够更好地处理上述问题。

深度学习的出现改变了过去训练NLP的操作模式，研究者最广泛使用的算法模型是BERT。BERT的全称是来自Transformer的双向编码器表示，即谷歌是基于Transformer体系结构上开源的一组算法模型。

BERT的意义在于，它可以预先训练算法，从两个方向看前后的单词，然后推断出完整的上下文。这种方法不同于以往的模型，可以更全面地连接上下文，有效地帮助文本中的系统。理解和生成。谷歌去年引入BERT模型来改进自己的搜索引擎。在最近发表的评价中，BERT不仅提高了搜索引擎算法理解英语的能力，而且更好地定义了用户的搜索意图。

自然语言理解(NLU)

自然语言理解的目的是使系统能够阅读我们输入的信息，从而能够理解文本、语言并提取信息，以帮助执行下游任务，如文本分类、语法分析和信息搜索。

在进行NLU时，最小的数据单位是单词，单词组成句子，小句子继续组成大句子和冠词，这意味着在使用NLU执行任何任务时，其主要目标都是识别单词。就像句子“I Like to eat apples”一样，算法必须首先区分不同的词性，然后进一步理解单词之间的关系。事实上，从数学的角度来看，任何词汇的组成都可以用数字来连接或标记，这些数字可以是词汇出现的概率，也可以是通过量化词汇建立的语言模型。

词汇嵌入是最常见的训练方法。单词本身用不同维度的向量标记。相关词汇越多，向量距离越近，反之亦然，如:计算机与计算之间的向量距离会越近，计算机与跑步之间的向量距离会越远。

上述BERT也是基于词嵌入的概念进行训练的。不同的是，BERT不仅使用词向量来判断句子的结构，还使用更自然的方式来检查上下文本，实现语言识别。训练后的模型不仅更具有通用性，而且能更好地解决词语意义上的差异。举个简单的例子:“王先生飞往东京”。在这里，王先生不会被误解为一只鸟，振臂飞向东京，但正是王先生坐上了飞往东京的航班。这种理解水平也是NLU能够很好地进行情感分析和理解话语背后的意图的原因。

自然语言生成(NLG)

自然语言生成(Natural language generation)与自然语言理解(NLU)相反，系统的目标是对数据库中的数据进行整合、提取、提炼，以自然语言的形式输出这些机器可读的数据。简单地说，就是把只有机器才能理解的数据结构，也就是像0101010101这样的机器语言，转换成人类可以理解的文字，完成文本摘要、新闻自动化、机器翻译等任务。

在过去的几年里，语言生成经常使用循环神经网络(RNNs)来构建神经语言模型，训练模型以预测下一个生成单词的概率，同时考虑到前一个文本。然而，近年来，基于Transformer的算法模型如Open AI的GPT-2、Microsoft的Turing-NLG或谷歌的BERT已经取代了RNN的训练方法。这些算法的训练速度不仅比RNN快。高效，且双向上下文词预测精度较好，因此NLG领域的机器学习模型大多基于Transformer。

自然语言处理的应用有哪些?

随着深度学习的推进，NLP技术的应用越来越广泛，有报告指出，企业对NLP的采用率显著提高。随着NLP技术的日益成熟，机器可以24小时全天候工作，错误率极低，这将推动NLP得到更广泛的应用，为市场创造更多价值。

对于企业来说，我们可以将NLP提供的价值层面分为三个方面:一是运营效率和成本降低，二是客户旅程和体验优化，最后，各个行业都是通过NLP被NLP驱动的。商业模式。例如，情感分析是客户旅程和体验优化的应用，但我们也看到越来越多的创业公司使用这项技术来开发新的商业模式。

聊天机器人

过去，企业为了随时与消费者互动，需要雇佣专门的人员24小时待命在电话或沟通平台前，不仅消耗人力成本，而且无法很好地处理庞大的客户和信息，对客服人员的培训水平就更高了。这将影响一线的客户体验。

这就是聊天机器人逐渐进入主流的原因，不仅因为它们可以全天候提供即时服务，还因为它们可以提供更准确的产品信息和个性化服务。基于这两个优势，聊天机器人可以更好地获取消费者的意见和需求，带动更有效的消费者反馈，成为企业丰富消费者体验的有力工具。根据甲骨文的一项调查，80%的受访者将使用聊天机器人为客户服务，Maruti Techlabs的一项数据指出，聊天机器人可以帮助降低30%的客户服务成本。

情感分析

情感分析模型是一种挖掘词语或话语观点的方法，通过建立规则对词汇进行量化，从而了解词语背后的情感、观点或意图。

随着这项技术越来越成熟，行业参与者可以应用它来更好地了解用户或消费者的真实感受。毕竟，传统的反馈模型往往基于数据不足、反馈不真实，或者消费者本身并不知道自己的购买动机等因素，无法真正了解消费者的洞察。这就是情感分析模型可以提供巨大价值的地方。毕竟，同样的消费者也会在社交平台和论坛上表达他们的想法。只有有效利用这些数据，行业才能更深入地了解消费者洞察，了解客户。你喜欢什么，你讨厌什么来改善你的产品，业务和客户服务。

Kaggle有一个有趣的例子。通过分析美国航空公司推特信息的情绪，将客户情绪分为正面、中性和负面，并据此自动计算出客户满意的因素，如:航班舒适度、行李、航班。这种类型的分析将为公司提供一个更明确的改进方向。

助理

据一份报告显示，智能助手在未来几年将保持34%的年增长率。如此快速的增长来自于智能设备上的语音助手，如:Siri、Alexa等，帮助用户处理个人事务或与智能家电连接，但随着NLP的进步，越来越多的公司开始开发智能助手来优化工作流程。也就是说，智能助手不再只是针对个人和家庭，在企业的各种业务中也有很多应用层次。

在前一年，一家科技公司推出了一款结合AI和NLU技术的企业语音平台工具，以协助企业处理会议流程。会议参与者只需要专注于对话，助手会同步记录相关事项，整理会议见解。这样的模式不仅让团队的方向更加清晰，也为团队节省了时间来提高其他业务的工作效率。

根据Loupventures的一项调查，谷歌Assistant已经能够正确回答近90%的问题，而随着IoT设备的普及，这也意味着未来会有更多的设备通过书面文本和语音连接，在流程优化和商业环境方面也会有更显著的发展。

文本生成

文本生成是一种已经使用了很长时间的NLG技术。人工智能擅长实时处理和应用大量数据。因此，在过去，媒体和广告公司的文案创作中经常使用文本生成。新闻自动化就是一个很好的例子。机器可以连续浏览不同来源的新闻(数据)并编写文本，使新闻迅速出现在互联网和电视上。与传统流程相比，AI文本生成速度更快、成本更低、更客观。

摩根大通在2016年与一家人工智能初创公司合作，利用人工智能生成更快、更有效的营销文本，以更个性化的方式向客户发送广告或电子邮件，从而使广告点击率提高了450%。营销信息也显著改善了信用卡和贷款业务表现，并改善了与现有和潜在客户的沟通。

文件处理

在前一年，一家合同审查平台公司进行了一项研究。在研究中，AI审查保密条款的准确率达到94%，而审查有经验的律师的平均准确率为85%，并且AI只花费时间。一个律师只用26秒就能完成92分钟的工作。人工智能不仅在文档审查方面具有优势，而且还可以在其他领域提供商业价值，如文档分类或重复任务，如比较同级或执行进一步分析。

在金融行业，我们在保险业的未来也提到，行业使用NLP算法来完成自动理赔流程，大大缩短了理赔时间，丰富了客户体验。在减少人工错误的同时，内部操作流程更加高效。