NLP系统精讲与大厂案例落地实战

用户66661079265
191 阅读13分钟

NLP 系统精讲

  • 基础概念2：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是让计算机接受用户自然语言形式的输入，通过人类定义的算法进行加工等操作，模拟人类对自然语言的理解并返回期望结果，旨在用计算机代替人工处理大规模自然语言信息，是计算机科学与语言学的交叉学科，也是人工智能的重要方向。

NLP系统精讲与大厂案例落地实战（已完结）_超星it

  • 关键环节
    • 文本预处理：包括文本清洗，如去除 HTML 标签、特殊字符等；分词，将文本划分为独立的词汇单元；词性标注，确定每个词汇的词性等任务。
    • 特征提取：常见的特征包括词向量表示，如 Word2Vec、GloVe、FastText 及 BERT 等，还有 n-gram 模型、TF-IDF 等，用于表示文本信息。
    • 模型构建：使用统计方法如朴素贝叶斯、支持向量机，或机器学习、深度学习算法，如 RNN、LSTM、GRU、Transformer 等模型来构建模型，实现文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。
    • 后处理：包括平滑处理、错误纠正等，以提升模型输出的准确性和可读性。
  • 核心技术3
    • 词法分析：包括分词，将文本分成单词或短语；词性标注，确定每个单词的语法功能；命名实体识别，识别文本中的命名实体，如人名、地名等。
    • 语法分析：依存句法分析，分析句子中词汇之间的依存关系；成分句法分析，构建句子的语法树，表示句子结构。
    • 语义分析：词向量将词语映射到高维空间中的向量，捕捉语义信息，如 Word2Vec、GloVe、BERT 等；语义角色标注，标注句子中谓语的论元角色；共指消解，识别文本中指代同一个实体的不同词语。
    • 深度学习模型：循环神经网络用于处理序列数据，捕捉长距离依赖关系；长短时记忆网络解决梯度消失问题，更好地捕捉长期依赖；门控循环单元是简化版 LSTM，同样能有效捕捉长期依赖；Transformer 基于自注意力机制，无需循环结构即可处理序列数据。

大厂案例落地实战

  • 阿里巴巴小蜜智能客服系统：集成了 NLP、语音识别与合成等多种技术，为用户提供 24 小时不间断的个性化服务。通过深度学习模型理解用户意图，能够准确回答商品咨询、处理售后问题，甚至进行简单的情感交流，极大地提升了电商平台的客户服务效率和用户满意度。
  • 腾讯的机器翻译服务：采用了最新的 NLP 技术，能够在多种语言之间进行快速准确的翻译。背后的技术栈包括但不限于神经网络机器翻译模型、大规模语料库训练等。
  • 百度的知识图谱构建：利用 NLP 技术构建了知识图谱，这是一种结构化的知识表示方式，可以帮助搜索引擎更好地理解查询意图，提升搜索质量。NLP 在此过程中主要用于实体识别、关系抽取等工作。
  • 谷歌翻译：是 NLP 技术成功应用的典范。它基于深度神经网络，特别是 Transformer 架构，实现了多语种间的即时、高质量翻译。谷歌通过海量数据训练模型，不断优化翻译质量，甚至能够处理复杂的语法结构和俚语，展现了 NLP 技术在跨语言交流中的巨大潜力。
  • 微软小冰：是微软推出的一款智能聊天机器人，它结合了 NLP、计算机视觉和语音技术，为用户提供了丰富的交互体验。小冰不仅能够与用户进行自然流畅的对话，还能够通过图像识别和用户行为分析，理解用户的情感和需求，提供更加贴心和个性化的服务。
  • 线上平台课程
  • 开课吧 - 自然语言处理（NLP）- 导师制名企实训班：
    • 课程优势：导师制教学，由国际名校背景且有世界知名企业工作经验的一线大厂名师指导；有对标一线大厂真实项目，如基于大规模预训练模型的机器阅读理解等；提供 OMO 社群资格、助教和班主任全程辅导，还有大厂绿色通道和内推服务。
    • 课程内容：基础理论涵盖自然语言处理的基本概念、发展历程等基础知识及语言学和数学基础应用；核心技术深入讲解传统机器学习算法和深度学习模型，以及预训练模型的原理和应用；实践项目包括构建文本分类系统、情感分析系统等。
  • Coursera - 《自然语言处理专项课程》 3：
    • 讲师团队：由斯坦福大学 Andrew Ng 教授授课，师资力量强大，教学质量有保障。
    • 课程内容：专项课程中会系统地讲解 NLP 的基础理论知识，包括词法分析、语法分析、语义分析等基础内容，也会涉及到深度学习在 NLP 中的应用，如 Transformer 等模型，还会有实际案例分析和项目实践，帮助学员掌握 NLP 技术在不同场景下的应用。
  • Udacity - 《自然语言处理纳米学位》 3：
    • 课程特点：注重实战，提供丰富的实战项目，让学员在实际操作中掌握 NLP 技术。
    • 课程内容：会介绍 NLP 领域的最新技术和工具，课程内容紧跟行业发展趋势，包含文本生成、机器翻译、情感分析等多个 NLP 任务的实战项目，使学员能够积累实际项目经验，提升就业竞争力。

其他相关课程

  • 1345.NLP 大厂实训班第 5 期：课程包含工程化部署、prompt learning 前沿讲解，以及中文分词、关键词提取、实体识别、文本分类、文本摘要、对话系统、知识图谱等项目实践内容。
  • CSDN 学院相关 NLP 课程：在 CSDN 学院上有许多 NLP 相关课程，由不同的讲师授课，部分课程会从基础理论讲起，逐步深入到实践应用，会结合具体的项目案例，如基于特定框架的文本分类项目、信息抽取项目等，帮助学员掌握 NLP 技术在实际开发中的应用。
  • 以下是对 NLP 系统的精讲：

基本概念

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言

2

。其目的是用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息，实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信

1

。

关键技术2

  1. 词法分析

  • 分词：将文本分成单词或短语，如将 “我爱自然语言处理” 分成 “我”“爱”“自然语言”“处理”。

  • 词性标注：确定每个单词的语法功能，如 “苹果” 标注为名词，“吃” 标注为动词。

  • 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等，如在 “马云是阿里巴巴的创始人” 中识别出 “马云” 是人名，“阿里巴巴” 是组织机构名。

  • 语法分析

  • 依存句法分析：分析句子中词汇之间的依存关系，如在 “我吃苹果” 中，“吃” 是核心，“我” 是 “吃” 的施事，“苹果” 是 “吃” 的受事。

  • 成分句法分析：构建句子的语法树，表示句子结构，如将 “美丽的花朵在风中摇曳” 分析为 “美丽的花朵” 是主语，“在风中摇曳” 是谓语等。

  • 语义分析

  • 词向量：将词语映射到高维空间中的向量，捕捉语义信息，如 “苹果” 和 “香蕉” 的词向量在空间中距离较近，因为它们都是水果。

  • 语义角色标注：标注句子中谓语的论元角色，如在 “小明给了小红一本书” 中，“小明” 是施事，“小红” 是与事，“一本书” 是受事。

  • 共指消解：识别文本中指代同一个实体的不同词语，如 “小明走进房间，他看到了一本书” 中，“他” 指代 “小明”。

  • 深度学习模型

  • 循环神经网络：能处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，但存在梯度消失问题。

  • 长短时记忆网络：解决了 RNN 的梯度消失问题，能更好地捕捉长期依赖，在处理长序列数据时表现更好。

  • Transformer：基于自注意力机制，无需循环结构即可处理序列数据，并行计算能力强，能更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。

基础框架

  1. 文本预处理：包括文本清洗，去除 HTML 标签、特殊字符等；分词，将文本划分为独立的词汇单元；词性标注等任务，旨在准备好用于后续处理的数据。
  2. 特征提取：常见的特征包括词向量表示，如 Word2Vec、GloVe、FastText 及 BERT 等，将单词或短语映射到高维向量空间，捕捉语义信息；还有 n-gram 模型、TF-IDF 等，用于表示文本信息。
  3. 模型构建：使用统计方法如朴素贝叶斯、支持向量机，机器学习或深度学习算法如 RNN、LSTM、GRU、Transformer 等模型来构建模型，实现文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。
  4. 后处理：包括平滑处理、错误纠正等，以提升模型输出的准确性和可读性。

应用领域3

  1. 智能客服：如阿里巴巴小蜜，能够理解用户咨询的问题并提供准确回答，提高客户服务效率。
  2. 机器翻译：像谷歌翻译，可将一种自然语言翻译成另一种自然语言，帮助人们跨越语言障碍进行交流。
  3. 情感分析：分析社交媒体、产品评论等文本中的情感倾向，帮助企业了解用户对产品或服务的态度。
  4. 文本摘要：自动生成新闻、论文等文本的简明摘要，方便用户快速了解文本主要内容。
  5. 智能写作：辅助写作，如自动生成文章大纲、补充内容等。
  6. 以下是对 NLP 系统的进一步精讲以及一些大厂案例落地分析：

NLP 系统精讲

上文已经从基本概念、关键技术等方面介绍了 NLP 系统，这里再从发展历程和主要任务方面展开介绍：

  • 发展历程
    • 早期阶段：上世纪 50 年代到 70 年代，主要基于规则方法，通过编写语法规则和词典来处理语言，如早期的机器翻译系统，但因语言的复杂性和规则的局限性，效果有限。
    • 统计方法阶段：上世纪 80 年代到 90 年代，随着计算机性能提升和语料库的丰富，统计方法兴起，利用统计模型处理语言数据，如隐马尔可夫模型用于词性标注等，提高了处理的准确性。
    • 深度学习阶段：2010 年至今，深度学习技术推动 NLP 快速发展，神经网络模型如 RNN、LSTM、Transformer 等被广泛应用，预训练模型 BERT、GPT 等的出现，大幅提升了 NLP 任务的性能。
  • 主要任务
    • 文本分类：将文本划分到不同类别，如新闻分类、情感分类等，可用于舆情监测、产品评价分析等。
    • 信息抽取：从文本中提取特定信息，如从新闻中抽取事件的时间、地点、人物等，为知识图谱构建等提供数据支持。
    • 文本生成：根据给定条件生成文本，如自动写诗、生成故事、机器翻译中的目标语言生成等。
    • 问答系统：理解用户问题并给出准确答案，常见于智能客服、知识问答平台等。

大厂案例落地

  • 阿里巴巴智能客服系统
    • 应用背景：阿里巴巴拥有庞大的用户群体，客户咨询量巨大，需要高效的客服系统来处理用户问题，提高服务效率和用户满意度。
    • 技术应用：利用意图识别技术理解用户咨询的目的，如查询商品信息、咨询物流进度、申请售后等；通过实体抽取获取关键信息，如商品名称、订单号等；结合上下文理解技术，处理多轮对话，为用户提供准确的回答和解决方案。
    • 应用效果：大大减轻了人工客服的工作压力，提高了问题解决效率，能够快速响应和处理大量用户咨询，提升了用户体验，降低了客服成本。
  • 腾讯机器翻译服务
    • 应用背景：在全球化的背景下，人们对多语言翻译的需求日益增长，腾讯为满足用户在社交、办公、学习等场景下的翻译需求，推出机器翻译服务。
    • 技术应用：采用神经网络机器翻译模型，在大规模语料库上进行训练，学习不同语言之间的映射关系；不断优化模型结构和算法，提高翻译的准确性和流畅性；利用注意力机制等技术，更好地处理长句子和复杂语言结构的翻译。
    • 应用效果：能够快速准确地在多种语言之间进行翻译，支持文本、语音等多种形式的翻译，广泛应用于腾讯的各种产品中，如微信、腾讯文档等，帮助用户跨越语言障碍进行交流和获取信息。
  • 百度知识图谱构建
    • 应用背景：百度作为搜索引擎巨头，为了更好地理解用户搜索意图，提供更精准的搜索结果，构建知识图谱来整合和表示知识。
    • 技术应用：运用 NLP 中的命名实体识别技术识别文本中的实体，如人名、地名、机构名等；通过关系抽取技术，挖掘实体之间的关系，如 “姚明” 与 “篮球运动员” 的职业关系；利用知识融合等技术，将来自不同数据源的知识进行整合和关联，构建成结构化的知识图谱。
    • 应用效果：使百度搜索引擎能够更好地理解用户的查询意图，提供更智能的搜索结果，不仅能返回相关网页，还能直接呈现与查询相关的知识卡片和知识图谱关系，提升了搜索的质量和用户体验，同时也为智能问答等应用提供了基础。
avatar
文章
阅读
粉丝