NLP简介
NLP是指自然语言处理。它是人工智能（AI）的一个子领域或分支，使计算机能够理解人类语言并以有价值的方式处理它们。它涉及人类口语（自然）语言如英语和计算机之间的互动。
什么是NLP？
自然语言处理帮助计算机观察、分析、理解并从自然语言或人类口语中获得有价值的意义。像翻译、自动总结和关系提取、语音识别、命名实体识别、主题分割和情感分析等任务可以由开发人员使用自然语言处理（NLP）来完成。
然而，NLP的应用是困难或具有挑战性的，因为计算机需要人类使用Java、Python等编程语言与之互动，这些语言是结构化的、不含糊的。但人类的口头语言是模糊的，并随着地区或社会的变化而变化；因此，训练计算机理解自然语言变得很困难。
了解NLP
自然语言处理面临许多困难；因此它在计算机科学中被定性为困难。NLP面临的一个主要问题是，许多词有多种含义。这些词可以被人类轻易区分出来，但对计算机来说却很难。例如，"董事会 "这个词可以指切菜板、黑板或董事会。其区别可由前面的句子或围绕'董事会'的词来理解。
- 他是董事会的负责人。
- 她在董事会上解决了这个问题。
人类很容易理解，第一个句子中的'董事会'指的是董事会，而第二个句子中的'董事会'指的是黑板，但计算机却不是这样的。
尽管有这些困难，计算机正在增强其理解人类语言的能力。各种语言学领域的知识有助于加快这一进程。
- 语态学： 它是研究从基本或原始单位形成的词语。
- 语素： 它指的是一种语言中的基本意义单位。
- 语音学： 它是对声音系统的研究。
- 句法学：它指的是语言中的一个基本单位。 它指的是单词和短语的排列方式，以形成一个句子。
- 语义学： 它指的是单词和句子的含义。
- 语用学： 它指的是在不同情况下对句子的理解、解释和使用。
- 话语： 它指的是前一句话如何影响下一句话的意义或解释。
- 世界知识： 它指的是关于世界的一般知识。
使用NLP工作
自然语言处理的过程可以分三个步骤进行：
- 首先，语音到文本的过程
- 语音部分标签化
- 文本到语音的转换
让我们逐一看看每个步骤。
1.语音到文本的过程
它指的是阅读人类或自然语言的书面文本。它是一个分析和理解计算机收到的自然语言作为输入的过程。计算机使用各种算法或内置的统计模型进行语音识别，这有助于将收到的自然语言转换为编程语言。这是通过执行词汇分析来完成的，它将整个收到的数据划分为小句子或单词。
2.语音部分标记或词类消歧义
在这个过程中，语法形式，如名词、形容词、动词、时态等，都是使用称为句法分析的词汇表规则来识别**。** 它还可以得出文本的确切或字典意义，称为语义分析**。** 最后，它还进行话语整合，根据前面的句子来解释一个句子的含义。
3.文本到语音的转换
在这个步骤中，编程语言的文本被转换成对用户有价值的文本或声音格式。
NLP的优势
以下是NLP的优势。
- 自动总结
- 核心参考的解决
- 话语分析
- 减轻了语法学习的负担
- 不需要培训
- 允许非程序员与计算系统互动
- 可以对输入的普通同义词进行解释
- 更好、更有效的结果
- 搜索处理告诉用户确切的意思
- 更多的数据挖掘意味着更多的数据用于增长
- 可以进行复杂的搜索
- 语境理解
所需技能
以下是所需的技能。
我们为什么使用NLP？
- 用于机器翻译
- 用于自动总结
- 情感分析
- 用于文本分类
- 用于问题回答
- 用于语言建模
- 用于语音识别
- 用于生成标题
- 用于命名实体识别（NER）。
- 用于部分语音标记
- 用于语义分析
- 用于转述检测
- 用于字符识别
- 用于拼写检查
- 用于聊天机器人
- 用于客户服务
- 用于市场情报
这项技术将如何帮助你实现职业发展？
自然语言处理领域不断增长的应用和兴趣，为专门从事机器学习、计算语言学和数据科学的专业人士创造了各种机会。像谷歌、Facebook、Forte集团、索尼爱立信、美林证券、英国航空公司、Sainsbury、J.P. Morgan、凯尔特人、美国运通、安永等大公司都雇用自然语言处理分析员和专家。
与自然语言处理相关的各种工作角色有：NLP科学家、NLP工程师、NLP建筑师、NLP应用研究科学家、认知数据科学家、语音艺术家等等。自然语言处理相关工作的平均工资从每年76,343美元到每年142,912美元不等。
结论
如果你对与计算系统的互动感兴趣，并且拥有编程和语言学知识，那么学习，自然语言处理是有价值的。此外，由于数据的增加和与计算机互动的需要，对自然语言处理的需求与日俱增，各种工作机会正以丰厚的待遇进入市场。因此，NLP在未来有很大的发展空间。
