自然语言处理技术是什么

自然语言处理系统可能应用人工智能近些年AI技术逐步成熟后,NLP在不同行业的应用也有所扩展。研究表明,从2019年到2024年的5年里,NLP市场将进一步增长259%至264亿美元,不同行业的公司正通过NLP创造值

自然语言处理技术已应用到各种链路上,但现阶段NLP无法完全辨别词性漏洞,因此通用NLP架构尚未出现计算能力增长 深学习技术突破 算法模型进一步成熟 NLP应用领域

自然语言处理法

自然语言处理技术允许机器通过复杂数学模型和算法识别、理解和使用语言机器翻译是一种NLP应用搜索者输入文本时 需要转换为NLP系统 算法和模型后处理识别过程 理解过程 生成过程 并最后输出翻译文本面向语言信息并给予计算机理解人文能力是NLP技术努力实现的目标

早期NLP技术主要基于统计概念培训模型算法将使用阅读大量词典类文章,然后算法计算出文字和句子发生概率系统无法持续识别复杂语法,然而,随着深入学习和新算法模型的突破,新操作法设计得更好识别和判断输入并产生更准确结果

深入学习的兴起改变了过去NLP培训模式,而目前研究人员最常用的新算法模型为BERT(变换器双向编码表示器)。由Google开源算法集基于变换器架构模型

BERT的意义在于它能预演算法,双向查看前后字并推全上下文这种方法不同于前几个模型使用法通过建立文本内容间更好的联系,上下文可以更全面地理解,从而有助于系统更准确地生成文本Google去年引进BERT模型改善搜索引擎在最近发表的评价中,BERT不仅提高搜索引擎算法理解英语的能力,还更好地定义用户搜索意图

自然语言理解

自然语言理解的目的是使系统读取用户输入的信息,以便理解文本语言并提取信息帮助执行下游任务,如文本分类、语法分析和信息搜索

执行NLU时最小数据单元为字词词形句子和小句子继续组成大句子和文章,这意味着当使用NLU执行任何任务时,其主要目标是识别字词算法必须先辨别语言的不同部分,然后再深入理解词际关系从数学观点看, 词库组成都可用数字连接或标注, 即词库发生概率或语言模型量化词库建立

词嵌入法最常用词本身标注不同维度矢量带更多关联意义词接近向量距离,反之亦然BERT还接受词嵌入概念培训差分在于BERT不仅使用词向量判断词结构,还使用比较自然的方法检验上下文本实现语言识别训练模型不仅比较泛泛化,还能更好地解决词义差别问题,正因如此NLU才能很好地分析情感并理解表达背后的意图

自然语言生成

自然语言生成逆向理解自然语言系统的目标是从数据库提取数据并集成输出机可读数据,然后用这些数据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转换为人类能理解的词类 。这些任务包括归纳过程、新闻自动化过程和机器翻译

语言生成常使用神经网络构建神经语言模型,这些模型培训模型预测下一个生成词概率,同时计及前文RNN算法培训速度不仅效率更高,双向词预测精度更好NLG领域大多数机器学习模型都以RNN为基础

自然语言处理主体研究题目

• 语音对文本/文本对语音
• 局部语音套接(POS套接)
• 自然语言生成
• 专题模型/文本分类
• 信息检索器
• 命名实体识别
• 信息提取
• 问题解答
• 机器翻译

5个应用领域NLP技术

深入学习提高后,NLP技术应用领域已变得更广,企业采NLP率大幅提高。NLP技术全天24小时运行,出错率极低随着技术成熟化,广应用NLP将为市场创造更多价值

对企业而言,NLP提供的价值可划分为三大方面,一是操作效率降低成本,二是客户行程和经验优化,最后是NLP驱动企业各种行业模型情感分析应用客户行程经验优化 越来越多的创业企业使用此技术开发新业务模式

1. 聊天机器人:
   企业需要全天候调用特殊人员到电话或通信平台前待命这不仅增加人工成本,而且这些操作者无法总处理大量客户并提供所需大范围信息客户服务人员需接受高水平培训才能提供优待客户经验。
   正因如此聊天机逐步引进聊天机器人不仅全时提供即时服务,而且还提供更准确的产品信息和个人化服务基于这两个长处,聊天机可更好地获取消费者的意见和需求并生成更有效的消费者反馈聊天机器人可帮助客户服务成本降低30%,并已成为丰富消费者经验的强商工具
2. 情感分析
   情感分析模型识别含有观点或情感的词或对话建立规则量化词汇并识别字后情感、观点或意图
   随着技术成熟度提高,业界角色可以应用它更好地了解用户或消费者的真实情感传统反馈模型往往基于数据不足或不真实反馈或消费者自身不知道自己的购买动机或真正理解消费者行为感知分析模型可提供巨大价值消费者也在社会平台和论坛表达思想通过有效使用这些数据,业界可以加深对消费者洞察力的了解并更好地了解客户通过理解客户喜欢和不喜欢,企业可以提高产品、商业模型和客户服务信息感知可划分为正中和负,客户满意度方面可自动计算出此类分析将为企业提供更清晰的改进方向
3. 助手 :
   随着技术成熟度提高,业界角色可以应用它更好地了解用户或消费者的真实情感传统反馈模型往往基于数据不足或不真实反馈或消费者自身不知道自己的购买动机或真正理解消费者行为感知分析模型可提供巨大价值消费者也在社会平台和论坛表达思想通过有效使用这些数据,业界可以加深对消费者洞察力的了解并更好地了解客户通过理解客户喜欢和不喜欢,企业可以提高产品、商业模型和客户服务信息感知可划分为正中和负,客户满意度方面可自动计算出此类分析将为企业提供更清晰的改进方向
   IoT设备受欢迎表示未来将开发更多设备,可通过文字语音连接在许多商业环境中,这肯定会导致进程优化方面更重要的发展
4. 文本生成
   文本生成技术NLG使用已久AI擅长实时处理并应用大量数据,因此,过去媒体和广告公司常用文本生成写作新闻自动化就是一个很好的例子机器可持续浏览不同来源的新闻(数据)并写短信,以便新闻快速上互联网和电视与传统过程相比,AI文本生成速度快、费用低、目标高AI可用于生成更快有效营销文本,以个人方式向客户发送广告或邮件,并更好地与现有客户和潜在客户通信
5. 文件处理方式 :
   AI审查保密条款的精度达94%,而经验丰富的律师审查平均精度达85%仅在26秒内,AI便能完成用92分钟审查律师的工作AI不仅在文件审查方面有长处,还可以提供其他领域的商业价值,如文档分类或完成重复任务,如比较同行或执行业务分析
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