自然語言處理(NLP)是計算機科學的一個分支，更具體地說是人工智能(AI)的一個分支，致力于讓計算機能夠像人類一樣理解文本和口語。NLP 將計算語言學(基于規則的人類語言建模)與統計學、機器學習和深度學習模型相結合。這些技術結合在一起，使計算機能夠處理文本或語音數據形式的人類語言，并 "理解 "其全部含義，以及說話者或作者的意圖和情感。

NLP 使計算機程序能夠將文本從一種語言翻譯成另一種語言，響應語音命令，并快速(甚至實時)總結大量文本。您可能已經在聲控 GPS 系統、數字助理、語音轉文字聽寫軟件、客戶服務聊天機器人和其他消費便利產品中見識過 NLP。但是，NLP 在業務解決方案中也發揮著越來越重要的作用，有助于簡化業務運營、提高員工生產力和簡化關鍵業務流程。

一、自然語言處理(NCP)的工具和方法

1.Python 和自然語言工具包 (NLTK)

Python 編程語言為解決特定的自然語言處理任務提供了廣泛的工具和庫。自然語言工具包 (NLTK) 提供了其中的許多工具和庫，這是一個用于構建 NLP 應用程序的開源庫、應用程序和教育資源的集合。

NLTK 包括用于上述許多 NLP 任務的庫，以及用于句子解析、單詞分割、解析和形態還原(將單詞還原為詞根的方法)、標記化(分解短語、句子、段落)和段落標記等子任務的庫，以幫助計算機更好地理解文本。) 它還包括語義推理等功能庫，即根據從文本中提取的事實進行邏輯推理的能力。

2.統計 NLP、機器學習和深度學習

最初的 NLP 應用是基于規則的人工系統，可以執行某些 NLP 任務，但無法輕松擴展以處理似乎無窮無盡的異常流或不斷增長的文本和語言數據量。

統計 NLP 將計算機算法與機器學習和深度學習模型相結合，自動提取、分類和標注文本和語音數據中的特征，然后為這些特征的每個可能值分配統計概率?，F在，基于卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)的深度學習模型和學習方法使 NLP 系統能夠即時學習，并從大量非結構化和無標簽的原始文本中提取更準確的含義和語言數據集。

二、自然語言處理任務

人類語言充滿歧義，這使得編寫能夠準確判斷文本或語音數據含義的軟件變得異常困難。同音字、反語、成語、隱喻、語法例外和句子結構差異只是人類語言的部分特征，這些特征需要多年的學習，但程序員必須教會自然語言應用程序識別和辨別這些特征。從一開始就知道這些應用程序是否有用是非常有用的。

有些自然語言處理任務會分解人的文本和語音數據，以幫助計算機理解接收到的內容。這些任務包括：

1.語音識別

語音識別也稱為語音到文本的轉換，是將語音數據可靠地轉換為文本數據的任務。任何執行語音命令或回答口語問題的應用程序都需要進行語音識別。語音識別尤其具有挑戰性，因為人們說話的速度非常快，口齒不清，口音和語調各異，語法也往往不正確。

2.詞法標記

語法標記是指根據某個詞或一段文字的用法和上下文確定其詞法關系的過程。根據詞法標記，我們可以確定 "I can make a paper aeroplane "句子中的 "make "是動詞，而 "What make of car do you own? "句子中的名詞是動詞。句子 "What make is your car? "中的名詞被識別為名詞。

3.詞義消歧

詞義消歧是一種語義分析過程，它對具有多個含義的詞進行詞義選擇，以確定在特定語境中最有意義的詞。例如，消歧義有助于區分動詞 "to do "在 "to reach "和 "to bet "中的含義。

4.命名實體識別

命名實體識別(NEM)可將單詞或短語識別為有用的實體;例如，NEM 可將 "肯塔基州 "識別為一個地點，將 "弗雷德 "識別為一個人名。

5.共指解析

共指解析是確定兩個詞是否指代同一對象的任務。最常見的例子是識別代詞所指的人或物(如 "她"="瑪麗")，但也可能涉及識別文本中的隱喻或成語(如 "熊不是動物，而是毛茸茸的大人")。

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