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NLP是自然語言處理。它依賴於計算機科學、人工智能和人類語言。NLP是一種用於機器理解、分析、操作和解釋人類語言的技術。開發人員在完成語音識別、翻譯、自動摘要、命名實體識別(NER)、關係提取和主題分割等任務時大量使用它。

NLP的兩個主要組成部分是:

• 自然語言理解(NLU)

NLU從關鍵詞、概念、實體、情感、關係和語義角色等內容中提取元數據，幫助機器理解和分析人類語言。

NLU主要用於商業應用程序，以理解客戶的書麵和口頭需求。NLP用於將輸入映射到適當的表示形式。它也被用於分析語言的各個方麵。

• 自然語言生成(NLG)

NLG有助於將計算機化的數據轉換為自然語言表示。它起著翻譯的作用。主要包括文本規劃、句子規劃和文本實現。

NLU比NLG更複雜。由自然語言輸入產生非語言輸出是由NLU完成的。相比之下，NLG從非語言輸入中獲得構建自然語言輸出。

自然語言處理的應用包括:

• 問題回答: NLP有助於開發係統，當你用自然語言提問時，係統可以自動回答你的問題。例如，Alexa。

• 垃圾郵件檢測:你可以在NLP的幫助下訓練你的模型，區分想要和不想要的郵件。這允許垃圾郵件檢測和擺脫不需要的電子郵件從用戶收件箱。

• 情緒分析:在網絡上用於檢測和分析用戶的行為、態度和情緒狀態。使用NLP和統計學的組合來開發這個應用程序，該應用程序為文本賦值，以識別上下文的情緒。它也被稱為意見挖掘。

• 機器翻譯:機器翻譯通常用於將一種自然語言的文本或演講翻譯成另一種自然語言，例如穀歌Translator。

• 拚寫校正:很多軟件都有自動糾錯功能，如Word、Powerpoint、穀歌Docs等。這是通過NLP實現的。

• 語音識別語音識別是將口語單詞轉換為文本的過程。這可以使用NLP實現。它被廣泛應用於MS Word、手機、語音用戶界麵、家庭自動化等應用程序。

• 聊天機器人: NLP最重要的應用是聊天機器人的實現。如今，聊天機器人是每個網站想要更好地了解客戶的必要工具。大多數公司都采用了這種方法以獲得更好的增長。

• 信息提取: NLP用於從半結構化或非結構化機器可讀文件中提取結構化數據。它被認為是自然語言處理的關鍵應用之一。

• 自然語言理解(NLU):NLU將大量文本轉換為一階邏輯結構，這是計算機更容易理解和操作自然語言符號的形式表示之一。

要構建NLP管道，您需要遵循以下步驟:

• 句子分割
• 字標記
• 阻止
• 詞元化
• 識別停止詞
• 依賴性解析
• POS標簽
• 命名實體識別(NER)
• 組塊

NLP分為五個階段，即:

• 詞法分析
• 語法分析
• 語義分析
• 論述集成
• 語用分析

NLP的優點包括:

• NLP可以幫助用戶通過詢問任何主題的問題來獲得直接的回答。
• NLP為所問的問題提供適當的答案。它避免提供不必要的信息。
• 它幫助機器用自然語言與人類交流。
• 這非常節省時間。
• 許多公司都采用了NLP，這有助於他們提高文檔編製過程的效率、文檔編製的準確性以及從大型數據集中識別信息。

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