什么是自然语言处理技术?

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个潜在应用。随着近年来AI技术的逐渐成熟，NLP在各个行业的应用也在不断扩大。一项研究表明，在2019年至2024年的五年内，NLP市场将进一步增长259%，达到264亿美元，不同行业的公司都在通过NLP创造价值。

然而，尽管自然语言处理技术已经在各个环节得到了应用，但在现阶段，NLP还不能很好地区分词语之间的细微差距，因此尚未出现一个通用的NLP架构。然而，随着计算能力的增长，深度学习技术的突破，以及算法模型的进一步成熟，NLP的应用领域将能够在更大范围和深度上为企业创造价值。

什么是自然语言处理(NLP)?

自然语言处理是一种允许机器通过复杂的数学模型和算法来识别、理解和使用语言的技术。机器翻译是一种自然语言处理应用。当搜索者将需要翻译的文本输入到所谓的NLP系统时，其背后的算法和模型会进行识别、理解、生成的过程，最终输出翻译后的文本。针对语言信息并赋予计算机理解人类语言的能力是NLP技术努力实现的目标。

早期的NLP技术主要是基于统计概念来训练模型。算法会读取大量类似词典的文章段落，然后算法会计算单词和句子出现的概率。然而，这种方法不能一致地识别复杂的语法，并且这种模型产生的单词更加严格和无序。然而，随着深度学习和新算法模型的突破，新的操作方法被设计出来，可以更好地识别和判断输入，从而产生更准确的结果。

深度学习的出现改变了过去的NLP训练模式，现在研究人员最广泛使用的新算法模型是BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。这是一组由Google基于Transformer架构模型开源的算法。

BERT的意义在于它可以对算法进行预训练，从两个方向查看前后的单词，然后推断出完整的上下文。这种方法不同于以前模型中使用的方法。通过在文本中的内容之间形成更好的联系，可以更全面地理解上下文，从而帮助系统更准确地生成文本。谷歌去年推出了BERT模型，以改进其搜索引擎。在最近发表的一项评估中，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:

自然语言理解的目的是使系统能够读取用户输入的信息，从而理解文本、语言并提取信息，以帮助执行文本分类、语法分析、信息搜索等下游任务。

在进行自然语言分析时，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进行任何任务时，其主要目标是识别单词。该算法必须首先区分不同的词性，然后进一步了解单词之间的关系。事实上，从数学的角度来看，任何词汇的构成都可以用数字来连接或标记，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。

词嵌入是最常用的训练方法。单词本身用不同维度的向量标记。意义相关的词越接近向量距离，反之亦然。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词的结构，而且使用更自然的方式来检查上下文本，从而实现语言识别。训练出来的模型不仅更通用，而且可以更好地解决词义的差异，这就是为什么NLU已经能够做情感分析，很好地理解话语背后的意图。

自然语言生成(NLG):

自然语言生成是自然语言理解的反面。该系统的目标是从数据库中提取数据，并将其集成为输出的机器可读数据，然后用于生成自然语言。系统必须将数据从只有机器才能理解的结构(像0101010101这样的二进制机器语言)转换成人类可以理解的单词。这些任务包括总结、新闻自动化和机器翻译等过程。

在过去的几年里，语言生成经常使用递归神经网络(RNNs)来构建神经语言模型，该模型训练模型以考虑前一文本的方式预测下一个生成单词的概率。RNN算法不仅训练速度更快，而且在双向语境下的词预测精度也更高。目前NLG领域的机器学习模型大多是基于RNN的。

自然语言处理的主要研究课题:

• 语音到文本/文本到语音
• 词性标注(POS标注)
• 自然语言生成
• 主题模型/文本分类
• 信息检索
• 命名实体识别
• 信息提取
• 问题回答
• 机器翻译

NLP技术的五大应用领域:

随着深度学习的推进，NLP技术的应用领域越来越广泛，企业对NLP的采用率显著提高。NLP技术可以24小时不间断运行，错误率极低。随着这项技术的日益成熟，NLP的广泛应用将为市场创造更多的价值。

对于企业来说，NLP提供的价值可以分为三个方面，一是运营效率和成本降低，二是客户旅程和体验优化，最后是NLP在各种行业模式下驱动的业务。例如，情感分析是客户旅程和体验优化的一种应用，越来越多的创业公司正在使用这项技术来开发新的商业模式。

1. 聊天机器人:
   过去，为了随时与消费者互动，企业需要聘请专门的人员在电话或通信平台前24小时待命。这不仅增加了人工成本，而且这些操作员无法始终处理大量的客户并提供所需的广泛信息。为了提供良好的客户体验，需要对客户服务人员进行高水平的培训。
   这就是聊天机器人逐渐被引入的原因。聊天机器人不仅可以提供全天候的即时服务，还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，并产生更有效的消费者反馈。聊天机器人可以帮助降低30%的客户服务成本，并已成为丰富消费者体验的强大商业工具。
2. 情感分析:
   情感分析模型是识别包含观点或情感的单词或对话的模型。他们建立规则来量化词汇，并识别单词背后的情感、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。传统的反馈模型往往是基于不充分的数据或不真实的反馈，或者消费者自己不知道自己的购买动机，或者真正了解自己的消费行为。这就是情感分析模型可以提供巨大价值的地方。消费者也会在社交平台和论坛上表达自己的想法。通过有效地利用这些数据，行业可以更深入地了解消费者的见解，更好地了解客户。通过了解客户喜欢什么和不喜欢什么，企业可以改进产品、商业模式和客户服务。信息的情绪可以分为正面、中性和负面，并可以自动计算出客户满意度的各个方面。这种分析将为企业提供更清晰的改进方向。
3. 助理:
   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。传统的反馈模型往往是基于不充分的数据或不真实的反馈，或者消费者自己不知道自己的购买动机，或者真正了解自己的消费行为。这就是情感分析模型可以提供巨大价值的地方。消费者也会在社交平台和论坛上表达自己的想法。通过有效地利用这些数据，行业可以更深入地了解消费者的见解，更好地了解客户。通过了解客户喜欢什么和不喜欢什么，企业可以改进产品、商业模式和客户服务。信息的情绪可以分为正面、中性和负面，并可以自动计算出客户满意度的各个方面。这种分析将为企业提供更清晰的改进方向。
   物联网设备的普及预示着未来将会开发出更多可以通过书面文本和语音连接的设备。这肯定会在许多业务环境中导致流程优化方面的更重要的发展。
4. 文本生成:
   文本生成是一种使用了很长时间的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，文本生成经常被媒体和广告公司用于文案。新闻自动化就是一个很好的例子。机器可以不间断地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，人工智能文本生成速度更快，成本更低，也更客观。人工智能可以用来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，更好地与现有和潜在客户沟通。
5. 文件处理:
   人工智能审查保密条款的准确率达到94%，而经验丰富的律师审查的平均准确率为85%。人工智能仅用26秒就完成了律师耗时92分钟审查的工作。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，例如文档分类或完成重复任务，例如比较同行，或执行业务分析。
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