人工智能是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)，是不同領(lǐng)域正在發(fā)生的所有類型自動(dòng)化的核心。在這個(gè)自動(dòng)化時(shí)代，每天處理手動(dòng)重復(fù)性任務(wù)意味著浪費(fèi)精力和寶貴資源，尤其是對(duì)于企業(yè)和企業(yè)而言，在特定活動(dòng)上花費(fèi)的時(shí)間和資源是評(píng)估組織績(jī)效的關(guān)鍵指標(biāo)。WorkFusion 智能流程自動(dòng)化(SPA) 幫助企業(yè)節(jié)省時(shí)間和金錢，同時(shí)通過消除大約 90% 的總業(yè)務(wù)任務(wù)的人工干預(yù)來提高生產(chǎn)力和利潤(rùn)。但聘請(qǐng)像這家紐約翻譯機(jī)構(gòu)這樣的專家仍然很重要用于翻譯重要的公司文件。自然語言處理 (NLP) 是人工智能的重要組成部分，正在研究它以幫助企業(yè)和企業(yè)在需要時(shí)快速、快速和快速地檢索結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的組織數(shù)據(jù)。

什么是自然語言處理 (NLP)？

簡(jiǎn)單來說，自然語言處理 (NLP) 是機(jī)器在說話的上下文中理解和處理人類語言的技能。例如，如果以企業(yè)搜索為例，一個(gè)人可以通過簡(jiǎn)單地用他/她的自然語言向 AI 組件詢問一個(gè)問題來搜索數(shù)據(jù)集。機(jī)器將根據(jù)對(duì)口語句子基本元素的解釋返回一個(gè)數(shù)據(jù)集。因此，節(jié)省了手動(dòng)搜索所需數(shù)據(jù)所浪費(fèi)的大量時(shí)間和精力，并可用于其他生產(chǎn)目的。因此，NLP 是人工智能 (AI) 的組成部分，它與大量自然語言數(shù)據(jù)的處理有關(guān)。

自然語言處理（NLP）領(lǐng)域面臨哪些挑戰(zhàn)？

自計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以來，人類正在使用包含一組標(biāo)準(zhǔn)代碼和程序的編程語言與它們進(jìn)行通信。這些編碼語言單調(diào)、高度結(jié)構(gòu)化并且具有清晰、明確的含義。但這不是我們?cè)谌粘Ｉ钪姓f話和互動(dòng)的方式。這不是人類說話的方式。人類在演講中進(jìn)行交流，其含義通常不止一個(gè)，不確定和不清楚，有不同的語氣，還包含各種俚語、地區(qū)性短語和不同的上下文。因此，讓機(jī)器識(shí)別人類語音、理解自然語言以及能夠生成自然語言是非常具有挑戰(zhàn)性的。

自然語言處理 (NLP) 的演變

最初的 NLP 系統(tǒng)是基于復(fù)雜復(fù)雜的手寫規(guī)則集。后來，隨著技術(shù)的進(jìn)步，這些手寫規(guī)則被機(jī)器學(xué)習(xí)算法所取代。它們以 if-then-else 決策樹和其他統(tǒng)計(jì)模型的形式實(shí)現(xiàn)。目前，重點(diǎn)是“深度學(xué)習(xí)”，這是一種人工智能，它分析不同的數(shù)據(jù)模式，以不斷修改、改進(jìn)和更好地理解程序。深度學(xué)習(xí)模型可以使用標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。他們甚至可以學(xué)習(xí)不同等級(jí)或?qū)哟蔚母拍畋硎尽?/p>

自然語言處理 (NLP) 的應(yīng)用

以下是 NLP 中的一些研究任務(wù)，它們具有實(shí)際應(yīng)用：

• 機(jī)器翻譯：這涉及將一種人類語言自動(dòng)翻譯成另一種語言。
• 名稱實(shí)體識(shí)別 (NER)：這涉及識(shí)別和識(shí)別給定文本中的專有名稱。此外，除了識(shí)別之外，還可以識(shí)別專有名稱的類型，無論名稱是個(gè)人、位置還是組織。
• 光學(xué)字符識(shí)別（OCR）：這涉及從打印文本的圖像中確定相應(yīng)的文本。
• 問答環(huán)節(jié)：確定以人類語言提出的問題的答案。
• 主題分割：在此之下，給定的文本被分成段或部分，每個(gè)部分與特定主題相關(guān)。此過程還涉及確定與相應(yīng)段相關(guān)的主題。
• 語音識(shí)別：當(dāng)一個(gè)人用他/她的語言說話時(shí)；機(jī)器應(yīng)該能夠識(shí)別語音并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本表示。
• 情緒分析：通過這種情緒可以判斷評(píng)論是積極的、消極的還是中性的。它對(duì)需要通過分析消費(fèi)者評(píng)論來判斷其業(yè)務(wù)表現(xiàn)的品牌有很大幫助。

除此之外，NLP 也在各種其他應(yīng)用中得到廣泛研究。當(dāng)前人工智能和自動(dòng)化領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步為自然語言處理 (NLP) 展示了廣闊的前景和巨大的潛力。