一、描述

?? 在廣闊的人工智能領(lǐng)域，自然語言處理 （NLP） 是一個迷人而充滿活力的領(lǐng)域。NLP 彌合了計算機和人類語言之間的鴻溝，使機器能夠理解、解釋和生成類似人類的文本。這項變革性技術(shù)具有深遠的影響，影響著我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€行業(yè)和方方面面。在這篇博文中，我們將探討關(guān)鍵的 NLP 任務(wù)及其多樣化的應(yīng)用，展示語言處理的非凡能力。

?? 自然語言處理是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于計算機和人類語言之間的交互。目標(biāo)是使機器能夠以模仿人類語言理解的方式理解、解釋和生成文本。NLP 涉及一系列任務(wù)和應(yīng)用程序，每個任務(wù)和應(yīng)用程序都旨在將語言的力量用于不同的目的。

?? 我們將探討主要的 NLP 任務(wù)和每個任務(wù)最流行的應(yīng)用程序。以下是一些關(guān)鍵的 NLP 任務(wù)及其相應(yīng)的應(yīng)用：

[ 部分 文本分類 信息提取： 機器翻譯： 問答 文本摘要 語言生成： 語音識別： 結(jié)論 ]

二、第 1 部分 - 文本分類

?? 文本分類：為句子或文檔分配類別（例如垃圾郵件過濾）[1]。文本分類是將文本自動分類為預(yù)定義的類或類別的過程。例如，文本分類算法可用于將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件，或按主題對新聞文章進行分類[2]。分類主要有三種類型：

• 二元的：兩個互斥的類別（例如，垃圾郵件檢測）
• 多類：超過 2 個互斥類別（例如，語言檢測）
• 多標(biāo)簽：非互斥類別（例如，電影類型）

應(yīng)用包括：

• 情感分析，
• 垃圾郵件檢測

2.1 情緒分析

1. 什么是情緒分析

?? Def1：識別一段文本的極性 [1]。定義2：情感分析試圖從文本中提取主觀品質(zhì)——態(tài)度、情緒、諷刺、困惑、懷疑。定義 3：確定一段文本中表達的情緒（正面、負面或中性）。情感分析是確定一段文本背后的情感基調(diào)的過程，例如推文、產(chǎn)品評論或客戶反饋[2]。

2. 應(yīng)用

?? 情緒分析有許多實際應(yīng)用，例如：

?? 情感分析在社交媒體監(jiān)控、客戶反饋分析和品牌聲譽管理中得到了應(yīng)用

?? 使用這種形式的文本分類的方法包括對客戶評論和查詢進行分類并優(yōu)先考慮負面評論和查詢，通過社交媒體回復(fù)監(jiān)控品牌情緒，分析對調(diào)查的回復(fù)，甚至確定競爭對手使用客戶的策略中的氣體。

• 客戶反饋分析

?? 公司可以使用情感分析來分析來自評論、社交媒體帖子或調(diào)查的客戶反饋。通過了解這些評論背后的情緒，企業(yè)可以獲得對客戶滿意度水平的寶貴見解，并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策以改進他們的產(chǎn)品或服務(wù)。

• 品牌監(jiān)控

?? 情緒分析也可用于品牌監(jiān)控目的。通過分析與品牌相關(guān)的社交媒體提及和在線討論，公司可以衡量公眾的看法并采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣砉芾硭麄兊穆曌u。

• 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)

?? 對于情感分析，一種流行的架構(gòu)是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），這是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），可以捕獲文本中的長期依賴關(guān)系[4]。
其他架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），它可以有效地提取局部特征[4]。
?? 最近，基于Transformer的模型，如BERT、GPT或RoBERTa，能夠捕捉單詞之間復(fù)雜的上下文關(guān)系，在這項任務(wù)中顯示出卓越的性能[4]。

2. 2 垃圾郵件檢測

?? 檢測電子郵件和消息中的垃圾郵件警報是每家大型科技公司試圖為其客戶改進的主要應(yīng)用程序之一。Apple 的官方消息應(yīng)用程序和 Google 的 Gmail 是此類應(yīng)用程序的很好例子，在這些應(yīng)用程序中，垃圾郵件檢測可以很好地保護用戶免受垃圾郵件警報的侵害。

2. 3- 主題分類

?? 主題分類是一項監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)任務(wù)，涉及將文檔分配給一組預(yù)定義的主題之一。主題分類的目標(biāo)是確定文檔的主要主題，例如“政治”、“體育”或“技術(shù)”。

?? 主題分類是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因為文檔通常涉及多個主題，并且主題可能重疊或模棱兩可。此外，用于描述主題的語言可能因作者和上下文而異。

?? 有許多不同的主題分類方法，包括：

• 樸素貝葉斯：這是一種簡單但有效的方法，它使用貝葉斯定理來計算屬于特定主題的文檔的概率。
• 支持向量機：這是一種更強大的方法，它使用一種稱為支持向量機的數(shù)學(xué)技術(shù)對文檔進行分類。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是一種更復(fù)雜的方法，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)單詞和主題之間的關(guān)系。

2. 4 文本分類模型

?? 用于文本分類的 NLP 模型是用于使用人工智能完成的自然語言處理的各種預(yù)訓(xùn)練模型。在本節(jié)中，我們將討論全球廣泛使用的兩種模型。

• ?? XLNET模型

?? XLNet 是 Google AI 于 2020 年開發(fā)的語言模型。它是一個雙向轉(zhuǎn)換器模型，在大量的文本和代碼數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練。XLNet能夠?qū)W習(xí)單詞之間的長程依賴關(guān)系，這使得它能夠更好地理解和生成自然語言。它不僅對文本進行分類，而且還率先處理自然語言的更復(fù)雜形式。XLNET 使用的過程基于兩個主要思想：廣義自回歸預(yù)訓(xùn)練和 transformer-XL

• ?? Bert模型

?? BERT 代表 來自變壓器的雙向編碼器表示。它是 Google AI 于 2018 年開發(fā)的語言模型。BERT是一個雙向模型，這意味著它可以從左到右和從右到左兩個方向?qū)W習(xí)句子中單詞之間的關(guān)系。這使得 BERT 能夠更好地理解單詞的上下文，這對于自然語言推理和問答等任務(wù)至關(guān)重要。

?? BERT 是“來自轉(zhuǎn)換器的雙向編碼器表示”的縮寫，是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這意味著它使用 RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）作為其語言建模、回答問題和機器翻譯的主要過程。

三、第 2 部分 - 信息提取：

?? 什么是信息提取：定義 1：信息提取是從非結(jié)構(gòu)化文本源（如新聞文章或網(wǎng)頁）中提取結(jié)構(gòu)化信息。這包括命名實體識別、關(guān)系提取和事件提取等任務(wù)。定義：信息提取是從非結(jié)構(gòu)化文本中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。例如，信息提取算法可能會從電子商務(wù)網(wǎng)站中提取產(chǎn)品信息，例如價格和可用性。信息提取用于各種行業(yè)，包括電子商務(wù)、金融和醫(yī)療保健，以從非結(jié)構(gòu)化文本中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[2]。

句子/文檔相似性
?? 它決定了兩個文本的相似程度。句子/文檔相似度是衡量兩段文本的相似程度，或它們表達相同含義的程度。它是自然語言處理 （NLP） 中的常見任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用，例如：

信息檢索：這涉及搜索與特定查詢相關(guān)的文檔。
文本摘要：這涉及將文本摘要為更短、更簡潔的版本。
釋義檢測：這涉及確定兩個句子是否是彼此的釋義。
問題解答：這涉及回答有關(guān)文本的問題。
機器翻譯：這涉及將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

?? 有許多不同的方法可以衡量句子/文檔的相似性，包括：

余弦相似度：這是兩個向量之間相似性的度量。在句子/文檔相似性的上下文中，向量通常是句子或文檔的單詞嵌入。
Jaccard 相似度：這是衡量兩個集合之間重疊的度量。在句子/文檔相似性的上下文中，集合通常是句子或文檔中的單詞集。
Levenshtein 距離：這是兩個字符串之間編輯距離的度量。在句子/文檔相似性的上下文中，編輯距離是需要對一個字符串進行更改以使其與另一個字符串相同的次數(shù)。

四、第 3 部分 - 問題回答

?? 什么是問答意味著什么：

?? 定義 1：問答是用自然語言回答問題的任務(wù)。構(gòu)建能夠根據(jù)給定上下文或知識庫回答用戶提出的問題的系統(tǒng)。

?? Def：問答是一項 NLP 任務(wù)，其中系統(tǒng)準(zhǔn)確地回答了人類提出的問題。這項任務(wù)的范圍可以從回答簡單的事實問題，如“誰是美國總統(tǒng)？”到需要推理和理解背景的更復(fù)雜的問題，如“什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？”，也可以回答“什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？”，如“什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？”，如“什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？”，而不是“”什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？“，而不是”什么因素導(dǎo)致了第二次世界大戰(zhàn)？“，從而解決了一些問題。[4],

?? 問答系統(tǒng)的目標(biāo)是為用戶查詢提供準(zhǔn)確、簡潔和相關(guān)的答案。這種系統(tǒng)的開發(fā)涉及對自然語言理解和生成的深刻理解，使其成為 NLP 領(lǐng)域一項具有挑戰(zhàn)性但有影響力的任務(wù)。

?? 應(yīng)用：

?? 1. 聊天機器人：

?? 2. 虛擬助手

?? 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)

?? 隨著 Transformer 架構(gòu)的引入，問答任務(wù)取得了巨大進步，尤其是 BERT 及其變體。這些模型在大型文本語料庫上進行了預(yù)訓(xùn)練，并針對特定的問答任務(wù)進行了微調(diào)，使其成為理解上下文和生成精確答案的強大工具[4]。

五、第 4 部分 - 機器翻譯

?? Def 1：它從一種語言翻譯成另一種語言。Def 2：自動將文本從一種語言翻譯成另一種語言。機器翻譯是將文本從一種語言自動翻譯成另一種語言的過程。例如，機器翻譯算法可能會將新聞文章從西班牙語翻譯成英語。機器翻譯用于各種行業(yè)，包括電子商務(wù)、國際商務(wù)和政府。流行的例子包括谷歌翻譯和Microsoft翻譯。

?? 應(yīng)用

?? 谷歌翻譯是廣泛使用的NLP技術(shù)的一個例子。真正有用的機器翻譯不僅僅是用一種語言的單詞替換另一種語言的單詞。

六、第 5 節(jié) - 文本摘要

?? 文本摘要是什么意思：def1：生成較長文本的簡明摘要，同時保留重要信息。文本摘要對于新聞文章、研究論文和會議記錄很有用。創(chuàng)建多個文檔的縮短版本，以保留其大部分含義。Def：2：文本摘要使用 NLP 技術(shù)來消化大量數(shù)字文本，并為索引、研究數(shù)據(jù)庫或沒有時間閱讀全文的忙碌讀者創(chuàng)建摘要和概要。Def：文本摘要是自動生成較長文本的精簡版本的過程。例如，文本摘要算法可能會采用一篇長新聞文章并生成較短的要點摘要。文本摘要用于各種應(yīng)用，包括自然語言處理、信息檢索和機器學(xué)習(xí)[2]。

?? 應(yīng)用

?? 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)

?? 文本摘要通常使用序列到序列模型進行，例如基于 LSTM 或 GRU（門控循環(huán)單元）網(wǎng)絡(luò)的模型。這些模型將輸入文本作為序列讀取，并將摘要生成為另一個序列[4]。
?? 對于抽象摘要，基于 Transformer 的模型（如 T5 或 BART）因其理解和生成復(fù)雜文本的能力而表現(xiàn)出強大的性能 [4]。

七、第 6 節(jié) - 命名實體識別 （NER）

?? 定義：命名實體是指任何真實世界的對象，例如人、地點、任何組織、任何具有名稱的產(chǎn)品。例如，“我的名字是 Aman，我是一名機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)師”。在這句話中，名稱“Aman”、領(lǐng)域或主題“機器學(xué)習(xí)”和職業(yè)“培訓(xùn)師”被命名為實體。

?? Def：在機器學(xué)習(xí)中，命名實體識別（NER）是自然語言處理的一項任務(wù)，用于識別特定文本片段中的命名實體。

?? 定義：命名實體識別 （NER） 是一種用于從非結(jié)構(gòu)化文本中提取實體（如人員、組織和位置）的技術(shù)。

?? 執(zhí)行 NER 的一種方法是使用預(yù)先訓(xùn)練的模型，例如 Python 庫提供的模型。下面是一個示例，說明如何使用該庫從一段文本中提取命名實體。spacyspacy

?? NER如何工作

?? NER模型分兩步工作。第一步是檢測命名實體，第二步是對該實體進行分類。這是通過使用單詞向量并創(chuàng)建這些向量的上下文窗口來實現(xiàn)的。然后，這些向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，然后是邏輯分類器，用于識別特定的實體類型，例如“位置”。[4]

?? 實際應(yīng)用：

?? 你有沒有使用過名為 Grammarly 的軟件？它可以識別文本中所有不正確的拼寫和標(biāo)點符號并加以糾正。但它對命名的實體不做任何事情，因為它也使用相同的技術(shù)。在本文中，我將帶你完成使用機器學(xué)習(xí)進行命名實體識別 （NER） 的任務(wù)。
深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)

?? 對于 NER，雙向 LSTM （BiLSTM） 以及條件隨機場 （CRF） 層是一種常用的架構(gòu)。BiLSTM 從兩個方向捕獲句子中每個標(biāo)記的上下文，CRF 有助于使用周圍標(biāo)記的預(yù)測來預(yù)測當(dāng)前標(biāo)記的類別 [4]。
?? 最近，基于 Transformer 的模型（如 BERT）在 NER 任務(wù)上表現(xiàn)出了高性能，因為它們能夠更好地理解句子中每個單詞的上下文 [4]。

八、第 7 節(jié) - 語言生成或文本生成

?? 什么是語言生成：根據(jù)給定的輸入或提示創(chuàng)建類似人類的文本輸出。這包括以下任務(wù)。Def：Text 生成是自動生成文本的過程，例如創(chuàng)建產(chǎn)品描述或撰寫新聞文章。例如，文本生成算法可能會將產(chǎn)品圖像作為輸入并生成產(chǎn)品描述。文本生成用于各種行業(yè)，包括電子商務(wù)、營銷和內(nèi)容創(chuàng)作 [2]。

• ?? 聊天機器人響應(yīng)
• ?? 對話系統(tǒng)，
• ?? 書面敘述的內(nèi)容生成。

九、第 8 節(jié) - 語音識別：

?? 什么是語音識別：Def1：將口語轉(zhuǎn)換為書面文本。該技術(shù)用于： Def：語音識別是將口語轉(zhuǎn)換為書面文本的過程。例如，語音識別算法可用于語音控制系統(tǒng)（如虛擬助手）中，將語音命令轉(zhuǎn)錄為計算機可以理解的文本。語音識別用于各種行業(yè)，包括醫(yī)療保健、金融和客戶服務(wù)[2]。

• ?? 語音助手
• ?? 轉(zhuǎn)錄服務(wù)，
• ?? 自動語音應(yīng)答系統(tǒng)。

十、第 9 節(jié) - 文字轉(zhuǎn)語音 （TTS）

?? 文本轉(zhuǎn)語音 （TTS） 是一種將書面文本轉(zhuǎn)換為口語的技術(shù)。它通常用于視障人士的語音合成、語音助手和自動化客戶服務(wù)系統(tǒng)等應(yīng)用。

?? 實際應(yīng)用

?? TTS 軟件的一些示例包括 Google Text-to-Speech、Amazon Polly 和 Apple 的 Siri。

十一、第 10 節(jié) - 文本聚類

?? 文本聚類是將相似的文本文檔組合在一起的過程。例如，文本聚類算法可能會獲取新聞文章的集合，并將它們分組為“體育”、“政治”和“娛樂”等類別。文本聚類用于各種應(yīng)用，包括自然語言處理、信息檢索和機器學(xué)習(xí)[2]。

十二、結(jié)論

?? 總之，自然語言處理是一個多方面的領(lǐng)域，擁有大量的任務(wù)和應(yīng)用程序，這些任務(wù)和應(yīng)用程序徹底改變了我們與技術(shù)交互的方式。從加強溝通到改變行業(yè)，語言處理的力量正在重塑我們的數(shù)字格局，并為前所未有的可能性打開大門。隨著我們邁向未來，語言和技術(shù)之間的協(xié)同作用有望創(chuàng)造一個機器真正理解并響應(yīng)人類表達的復(fù)雜性的世界。