什么是 NLP？自然语言处理

有没有觉得聊天机器人只是抓住了你？这不是魔法。它。。。科学。

自然语言处理是改变人类与技术之间关系的动力源。它帮助机器人理解我们的问题，筛选大量非结构化数据并执行高级通信任务。NLP 经过高级算法的训练，可以理解、操作和生成人类语言。

NLP 是一个新概念吗？

近年来，我们已经越来越习惯人工智能以及语言和技术的配对，以及 ChatGPT 等大型语言模型的涌入，但它们背后的科学和过程，包括 NLP，已经存在了几十年。

NLP 使用算法通过语言分析和理解来分析文本关系，而 LLM 使用深度学习来模仿人类语言并生成文本。虽然像 ChatGPT 这样的工具相对较新，但 NLP 自 20世纪中叶以来就已经存在。它最初在 1950 年代专注于基于规则的系统，并在 1990 年代演变为统计模型。

自然语言处理，定义

自然语言处理是计算机科学机器学习的一个子领域。它使计算机能够理解人类语言并与之交流。NLP 从计算语言学演变而来，它利用计算机科学来理解语言的原理。NLP与计算机和其他设备一起工作，通过将基于计算机的人类语言建模与统计建模、机器学习和深度学习相结合来识别、理解和生成文本和语音。

NLP 的进步使其能够集成到医疗保健、金融制造和客户服务等不同领域，增强人机交互并塑造 AI 驱动通信技术的未来。

“它有点像人类。它遍历文档，突出显示分类计划定义的重要词语和表达形式，使我们能够量化各种概念，“达索系统信息智能品牌 NETVIBES 的 NLP 专家 Kelly Stone 说。

NLP 的类别

NLP 就其各种任务和应用而言，可分为三大类。在决定什么 NLP 最适合您的业务时，请考虑您要完成的任务。以下是 NLP 的三个主要子类别：

基于规则的 NLP： 基于规则的 NLP 是最早的 NLP 应用程序，它回答了需要预编程规则的简单 if-then 决策树。他们只能根据特定的提示提供答案。

统计 NLP： 统计 NLP 提取、分类和标记文本和语音数据的元素，然后为这些元素的每种可能含义分配统计似然。这种形式的 NLP 引入了映射语言元素（如单词和语法规则）的技术。

深度学习 NLP： 深度学习 NLP 是大多数用户与之交互的 NLP 的主要模式，它使用大量原始非结构化数据来提高准确性。深度学习 NLP 是这种统计 NLP 的进一步发展。

NLP 的工作原理是什么？

NLP 就像数字语言学家一样工作，破译人类语言中嵌入的复杂模式和含义。它首先将句子分解成更小的部分，例如单词和短语，然后更深入地理解语法、语义和上下文。

通过机器学习算法和庞大的数据集，NLP 学习识别模式使用情况，使其能够执行情感分析、语言翻译和语音识别等任务。通过不断发展和从新数据中学习，NLP 致力于适应语言随时间推移的细微差别和变化。

NETVIBES 目前正在使用 NLP 来帮助各行各业的公司克服许多非结构化数据问题。例如，为客户审查有关酒店的客户满意度调查，其中涉及大量非结构化数据。将创建类别，例如清洁度、安全性和舒适度。然后，该模型可以识别客户评论中的概念，并在许多子类别中将其分为正面、负面或中立。然后，每个类别的排名将生成为负面评论和正面评论的百分比，并从这些子类别得出总体客户满意度百分比。

NLP 如何实现业务转型？

NLP 已成为我们日常生活的一部分，致力于为 Google 等搜索引擎结果提供支持，提供客户服务聊天机器人，并使用语音操作的 GPS 系统进行驾驶。NLP 在企业解决方案、简化和自动化业务运营、提高员工生产力和关键业务流程方面发挥着越来越大的作用。

NLP 不断应用于各个领域，例如客户服务零售、聊天机器人和医学、解释和总结电子健康记录。Amazon 的 Alexa 等对话代理也使用 NLP 来倾听用户并找到答案。

在医疗保健领域，NLP 加快了从研究论文中审查和提取相关数据的过程，有助于发现新的治疗方法和了解疾病。由 NLP 提供支持的聊天机器人和虚拟助手为患者提供信息、安排预约并提供初步健康建议，从而提高患者的参与度和可访问性。

通过将 NLP 融入其解决方案，NETVIBES 正在帮助公司分析大量数据并发现见解，监控员工和客户体验，并简化以前繁琐任务的业务流程。

“公司大约 90% 的数据是非结构化的，因此很难从中创造价值，”Stone 说。“NLP 可以分析任何非结构化数据，包括客户体验数据（如调查、电子邮件投诉），并帮助公司量化提高满意度的因素并制定行动计划以改善客户体验。它可以分析变更请求和质量报告，以帮助公司优化其内部流程并提高质量。

企业如何使用 NLP？

NLP 通过获取大量非结构化数据并使其有意义，使繁琐的任务变得更容易。但 NLP 并不止于此，根据 DeepLearning.AI 的见解，以下是该技术所具有的其他价值。

语言任务：这涉及识别两个词是否以及何时引用同一实体。

词性标记：NLP 根据单词或文本的用途和上下文来确定词性或文本片段的词性。

词义消歧：这将为具有许多可能含义的单词选择词义。

命名实体识别：在扫描大型数据集时，NLP 将单词或短语识别为有用的实体。

垃圾邮件检测：GMAIL 等大型电子邮件服务使用流行的二进制分类来确定电子邮件是否为垃圾邮件。这样可以提供更好的用户体验，从我们的收件箱中删除不需要的电子邮件。

在线语法检查器： 像 Grammarly 这样的语法检查器使用这样的系统来提供更好的写作体验，为作家提供语法更正的见解以供纳入。这些平台还帮助教师在课堂上为学生的论文评分。

NLP 的五大好处

经过适当的训练后，NLP 模型可以快速有效地工作，并为将注意力集中在其他领域的工作人员承担任务。

更快的发现业务：NLP 揭示了不同内容之间的隐藏关系。通过文本数据检索，更深入的洞察和分析有助于做出更明智的业务决策。

更便宜的数据处理： NLP 以更少的手动工作自动收集和处理信息，从而降低人工成本。当企业需要筛选大量非结构化文本数据时，可以轻松对这些信息进行分类和理解。

任务自动化： NLP 自动执行日常任务，例如客户支持查询、内容生成和数据提取。这提高了业务和生产效率，简化了以前繁琐的任务。

语言翻译： 这项技术弥合了跨语言的通信鸿沟，促进了全球互动和商业。NLP 正在打破跨企业理解的障碍。

改进的辅助功能： NLP 为残障人士提供语音转文本和文本转语音等辅助功能。它通过根据语言和行为自定义用户偏好来进一步改善用户体验，从而提高参与度。

为什么 NLP 很难？

NLP 模型仍然不完美，并且可能永远不会达到任何完美水平，类似于人类一生中继续学习语言的方式。

有偏差的训练：如果在训练中接触到有偏差的数据，NLP 与其他 AI 函数类似，将导致答案有偏差。克服这个问题的一种方法是在更多样化的数据集上训练 NLP 函数。但是，通常从 Web 上抓取的训练数据集容易出现偏差。

误解：在 AI 中，由于缺乏涉及喃喃自语、俚语或其他发音错误的明确质量输入，也存在误解的风险。该工具的输入对于确保误解很少且相距甚远至关重要。

新词汇：随着新词的发明或导入，NLP 只能做出最好的猜测或承认它是不确定的。这些数据集需要不断更新和训练，以确保将新的约定和说话方式纳入 NLP 工具中。

语言歧义： 当单词和短语根据文本具有多种含义时，这种歧义会使 NLP 系统难以准确解释和生成类似人类的响应。

Stone 解释说，主要困难不一定在于技术，而是人类语言的复杂性。“我们并不总是意识到语言有多么复杂，直到我们试图学习第二语言或由于缺少上下文而误解了文本的含义，”她说。“

应对 NLP 的这些挑战需要在机器学习、自然语言理解和更广泛的上下文信息集成方面取得进步，以增强 NLP 系统的能力。

NLP 的未来是什么？

NLP 正在为更智能、更个性化的交互铺平道路，从医疗保健到客户服务再到娱乐。这是数字时代无缝通信和协作的新时代。

在达索系统，NLP 在更深层次上理解人类语言，从而解锁以前隐藏在非结构化文本中的数据。NLP 通过 2020 年收购PROXEM 系列，一家总部位于法国的 AI 驱动的语义处理软件专家。此后，NLP 扩展到三维EXPERIENCE 平台与 NETVIBES 信息智能应用程序一起工作。该平台将基于规则的自然语言理解、自然语言处理和机器学习技术相结合，以观察和理解更大的图景。

NETVIBES 每天都使用 NLP 来支持客户从大量数据中寻找意义。他们还推出了他们的 ChatGPT 版本，该版本将在他们的特定数据集上进行内部训练，为客户和企业提供更准确的信息。事实上，借助这种技术，达索系统将能够为基于检索增强一代 （RAG） 的增强员工提供对话助手，该生成考虑了来自 3D体验平台不同应用的所有知识和实例信息。

在机器学习和 AI 进步的推动下，NLP 的未来前景广阔。我们可以期待越来越复杂的模型，它们可以理解和生成类似人类的文本，并更精确地理解上下文、语气和细微差别。随着 NLP 的不断发展，围绕数据隐私、偏见和负责任地使用 AI 的道德考虑将变得越来越重要，从而塑造这些技术如何融入社会和我们的业务。