首页自然语言处理NLP是什么
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的交叉学科，研究计算机处理、理解与生成人类语言的技术。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分
自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成结构化符号与语义关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。
自然语言处理要研制表示语言能力和语言应用的模型, 建立计算框架来实现并完善语言模型，并根据语言模型设计各种实用系统及探讨这些系统的评测技术。
NLP的工作原理
NLP 的工作原理是结合各种计算技术，以机器可以处理的方式分析、理解和生成人类语言。以下是典型的 NLP 管道及其步骤的概述：
1. 文本预处理
NLP 文本预处理将原始文本转换成机器更容易理解的格式，为分析做好准备。首先进行标记化，这涉及将文本拆分为更小单位，如单词、句子或短语。这有助于将复杂的文本分解为可管理的部分。接下来，应用小写来标准化文本，通过将所有字符转换为小写，确保“Apple”和“apple”这样的词得到相同处理。停用词删除是另一个常见步骤，其中，“is”或“the”等常用词被过滤掉，因为它们不会为文本添加重要的含义。词干提取或词形还原将单词简化为它们的词根形式（例如，“running”变为“run”），通过对同一个单词的不同形式进行分组，可以更轻松地分析语言。此外，文本清理会删除可能使分析混乱的不需要的元素，例如标点符号、特殊字符和数字。
经过预处理后，文本变得干净、标准化，可供机器学习模型进行有效解释。
2. 特征提取
特征提取是将原始文本转换为机器可以分析和解释的数字表示的过程。这涉及使用 Bag of Words 和 TF-IDF 等 NLP 技术将文本转换为结构化数据，这些技术可以对文档中单词的存在和重要性进行量化。更高级的方法包括 Word2Vec 或 GloVe 等词嵌入方法，它们将词语表示为连续空间中的密集向量，从而捕获词与词之间的语义关系。上下文嵌入通过考虑词语出现的上下文进一步增强了这一点，能够实现更丰富、更细微的表示。
3. 文本分析
文本分析涉及通过各种计算技术从文本数据中解释和提取有意义的信息。该过程包括词性 (POS) 标注等任务，用于识别单词的语法角色，以及命名实体识别 (NER)，用于检测名称、位置和日期等特定实体。依赖关系解析用于分析单词之间的语法关系，以了解句子结构，而情感分析用于确定文本的情感基调，评估它是积极、消极还是中立。主题建模用于识别文本或整个文档语料库中的潜藏主题或话题。自然语言理解 (NLU) 是 NLP 的一个子集，侧重于分析句子背后的含义。利用 NLU，软件将能够在不同的句子中找到相似的含义或处理具有不同含义的单词。通过这些技术，NLP 文本分析可将非结构化文本转换为洞察分析。
4. 模型训练
然后，处理后的数据用于训练机器学习模型，该模型将学习数据中的模式和关系。在训练过程中，该模型会调整其参数，以最大限度地减少错误并提高其性能。经过训练后，该模型可用于根据新的、未知的数据进行预测或生成输出。通过评估、验证和微调，NLP 建模的有效性会不断得以完善，以提高实际应用中的准确性和相关性。
在上述各个过程中，一些不同的软件环境非常有用。例如，Natural Language Toolkit (NLTK) 是一套用 Python 编程语言编写、适用于英语的库和程序。它支持文本分类、标记化、词干提取、标注、解析和语义推理功能。TensorFlow 是一个用于机器学习和 AI 的免费开源软件库，可用于训练 NLP 应用程序的模型。如果有兴趣熟悉此类工具，相关教程和认证比比皆是。
三种NLP方法
1. 基于规则的NLP
最早的NLP应用是简单的“如果-那么”决策树，需要预先编程的规则。它们只能针对特定的提示提供答案，例如最初版本的Moviefone，它具备初步的自然语言生成能力。由于基于规则的NLP没有机器学习或AI能力，其功能非常有限且不可扩展。
2. 统计NLP
后来发展的统计NLP能够自动提取、分类和标注文本及语音数据的元素，然后为这些元素的每种可能含义分配一个统计概率。这依赖于机器学习，使得能够对词性标注等语言元素进行复杂的分析。
统计NLP引入了将语言元素（如单词和语法规则）映射到向量表示的基本技术，从而可以使用数学（统计）方法（包括回归或马尔可夫模型）对语言进行建模。这影响了早期的NLP发展，如拼写检查器和T9文本输入（用于电话按键的9键输入法）。
3. 深度学习NLP
近年来，深度学习模型通过使用海量的原始、非结构化文本和语音数据，并变得日益精确，已成为NLP的主导模式。深度学习可以看作是统计NLP的进一步发展，不同之处在于它使用了神经网络模型。主要有以下几种子类别模型：
- 序列到序列模型：基于循环神经网络（RNN），主要用于机器翻译，将一个领域（如德语）的短语转换为另一个领域（如英语）的短语。
- Transformer模型：它们利用语言的标记化（每个标记——单词或子词——的位置）和自注意力机制（捕捉依赖关系和关联）来计算语言不同部分之间的相互关系。Transformer模型可以使用自监督学习在海量文本数据库上进行高效训练。Transformer模型的一个里程碑是谷歌的BERT模型，它成为并至今仍然是谷歌搜索引擎工作原理的基础。
- 自回归模型：这类Transformer模型经过专门训练，用于预测序列中的下一个单词，这代表了文本生成能力的巨大飞跃。自回归大语言模型的例子包括GPT、Llama、Claude和开源的Mistral。
- 基础模型：预构建和精心策划的基础模型可以加速NLP项目的启动，并增强对其运行的信任。例如，IBM® Granite™ 基础模型广泛适用于各行业。它们支持包括内容生成和洞察提取在内的NLP任务。此外，它们还促进了检索增强生成（一种通过将模型连接到外部知识源来提高响应质量的框架）。这些模型还执行命名实体识别，即识别和提取文本中的关键信息。
应用场景
现在，几乎每个行业都可以找到 NLP 应用程序。
- 财务
在金融交易中，访问数据、进行交易或买卖时，数纳秒足以决定成败。NLP 可以加快从财务报表、年度报告和监管报告、新闻稿甚至社交媒体中挖掘信息的速度。
- 医疗保健
新的医学见解和突破可能比许多医疗保健专业人员能获知的速度更快。基于 NLP 和 AI 的工具可以帮助加快对健康记录和医学研究论文的分析，从而做出更明智的医疗决策，或协助检测甚至预防疾病。
- 保险业
NLP 可以对理赔进行分析，通过寻找某些模式来确定需要关注的领域，并发现理赔处理中的低效问题，从而进一步优化处理方式和员工工作。
- 法律信息
几乎所有法律案件都需要查阅大量文件、背景资料和法律先例。NLP 可以帮助实现法律取证自动化、协助组织信息、加快审查速度并确保捕获所有相关细节以供考虑。
