?什么是自然語言處理？

多年來，這項技術(shù)無處不在，并不間斷地增強了商業(yè)活動中的行業(yè)活動。自然語言處理是識別和理解人類自然語言的人工智能技術(shù)。人工智能和計算方言學(xué)的融合。特別是用什么方式來編程計算機來處理和分析大量的自然語言數(shù)據(jù)。

它改進了通過語音、文本、虛擬對話和消息傳遞的溝通方式。NLP 技術(shù)使計算機能夠理解書面或口頭人類語音的轉(zhuǎn)換形式。翻譯器、語音助手、拼寫檢查器、在線搜索都是使用自然語言處理技術(shù)的功能。

NLP 是如何工作的？

書面和口頭人類語言被改變?yōu)橛嬎銠C形式的充分和可理解的模式，即自然語言處理技術(shù)。所使用的技術(shù)被認為是有效的并受到企業(yè)的贊賞。

無論是與聊天機器人聊天還是處理自動翻譯，所有 NLP 方法都是相似的。所有 NLP 的類似方法遵循理解命令在不同單詞之間交互的層次結(jié)構(gòu)。當同一個詞與句子具有雙重含義時，問題似乎并不存在。在這種情況下，不同之處在于用整個句子來理解計算機。

NLP 將非結(jié)構(gòu)化語言數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可理解的計算機語言。為此，NLP 將算法APP于身份并提取自然語言規(guī)則。在接收到文本數(shù)據(jù)后，計算機使用算法對其含義進行抽象并從中收集重要數(shù)據(jù)。

自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 是 NLP 的兩個主要方面。NLU 是計算機分配它接收到的語言含義的地方。NLG 是將收集到的數(shù)據(jù)從計算機語言轉(zhuǎn)換為人類可理解語言的過程。

NLP 實例是拼寫檢查器、在線搜索、翻譯器、語音助手、垃圾郵件過濾器、自動更正，如今 NLP 業(yè)務(wù)APP在不同的系統(tǒng)中非常普遍。

NLP 有什么用途？

NLP 常用于語言翻譯APP，例如谷歌翻譯、微軟翻譯、iTranslate 翻譯。

Siri、Cortana、Alexa 和 Ok Google 都是使用自然語言處理的虛擬個人助理。

在解決他們的查詢的同時完美地響應(yīng)個人客戶交互式語音響應(yīng)APP用于呼叫中心。

聊天機器人回應(yīng)個人。

垃圾郵件過濾器用于刪除不需要的電子郵件，并通過提取在電子郵件部分檢測到的某些單詞的含義和規(guī)律性來區(qū)分非垃圾郵件和垃圾郵件。

它通過情感分析來處理人們對特定主題或服務(wù)的感受。

NLP 軟件執(zhí)行的 NLP 任務(wù)的簡要分解

1. 總結(jié)

摘要是通過對重要部分進行分類并進行摘要來縮短文本的過程。在摘要中，遵循兩種方法來創(chuàng)建摘要。

Abstractive Summarization
Abstractive 創(chuàng)建一個以前不存在的新句子。新生成的句子可以出現(xiàn)在原文中，也可以不出現(xiàn)在原文中。

提取摘要
從提供的句子中提取句子摘要。識別重要的句子或它可能是原始文本中的短語并將它們從文本中刪除。

2. 語言建模

語言建模是指 NLP 執(zhí)行的任務(wù)包括預(yù)測后續(xù)單詞、文本中的字符、文檔。語言建模有多種用途，讓我們來看看。

對于文本的摘要，使用它的文檔。

為了識別筆跡，使用它。

用于為圖像添加字幕。

用于光學(xué)字符識別機器翻譯。

使用自動更正更正拼寫。

3.命名實體識別

命名實體識別是在句子中指示識別實體（例如人、組織、日期、地點、時間）的過程。在此之后，將分類進行分類以便更好地理解。

4.文本分類

文本分類包括將類別分配給賦予內(nèi)容的文本。使用任何文本分類來構(gòu)建、組織和分類。文本分類采用非常簡單易用的用戶界面。然后文本分類器接受文本的輸入，分析其內(nèi)容。之后，自動為其分配適當?shù)臉撕灐?/span>

5. 情緒分析

情感分析是通過書面文本或語音分析來識別句子中的積極或消極情感，客戶評價的情感，態(tài)度判斷的過程，以進行全面的主觀分析。

6. 詞性標注

詞性標注是包括將句子中的單詞標記和標記為名詞、動詞、形容詞、副詞和其他描述符的過程。

如何在移動APP中使用自然語言處理？

NLP 是一種通過創(chuàng)新改進移動APP設(shè)備的技術(shù)。開發(fā)人員正在不斷努力利用人工智能技術(shù)開發(fā)移動APP。使用機器語言進行移動APP開發(fā)，該語言衍生出對業(yè)務(wù)的漸進式解釋。

讓我們掌握在不同細分領(lǐng)域（如搜索引擎、垃圾郵件防護、醫(yī)療領(lǐng)域）實踐 NLP 技術(shù)的多種移動APP。

1. NLP 發(fā)起信息搜索引擎

虛擬助手將提供更好的結(jié)果。移動設(shè)備中基于 NLP 的技術(shù)為用戶的復(fù)雜查詢提供開始深入的解釋。使用網(wǎng)站、視頻、電子書、數(shù)據(jù)存儲、視頻和電視材料的信息引擎。Siri、Cortana 和 Alexa 等虛擬助手最擅長為簡單問題提供基本答案。

2. NLP 用于移動APP以防止垃圾郵件

在監(jiān)控垃圾郵件時，NLP 有效。NLP 技術(shù)可以閱讀和理解博客上的評論、電子郵件文本、社交媒體平臺上的私人帖子等內(nèi)容。將內(nèi)容與已識別的垃圾郵件進行比較以對垃圾郵件進行分類。

3. 醫(yī)療領(lǐng)域移動APP的自然語言處理

NLP 技術(shù)通過僅在與患者交談時使用APP來自動填寫患者的健康歷史程序。NLP 技術(shù)可以幫助患者直接從醫(yī)生的講話中記下筆記。藥物名稱、劑量信息和其他提示都是 NLP 提供給患者的重要信息。令人驚訝的是，這種移動APP用于向患者家屬發(fā)送健康更新。

總結(jié)

到目前為止，自然語言處理APP開發(fā)是一種人工智能技術(shù)，它可以對全球范圍內(nèi)的移動APP開發(fā)產(chǎn)生非凡的影響。Python APP也為開發(fā) NLP APP做出了貢獻。隨著 NLP 技術(shù)的支持，移動設(shè)備和眾多小工具變得比以往任何時候都更加智能。重要的是，它為企業(yè)提供了蓬勃發(fā)展和增強客戶體驗的幫助，同時最大限度地提高了每家工業(yè)公司的產(chǎn)出。

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