沒想到！原來自然語言處理有這麼多的應用場景

現如今，人工智慧已經成為大眾耳熟能詳的辭彙，而自然語言處理卻很少有人了解。自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)屬於人工智慧的一個子領域，是指用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理，即對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等的操作和加工。它對計算機和人類的交互方式有許多重要的影響。

人類語言經過數千年的發展，已經成為一種微妙的交流形式，承載著豐富的信息，這些信息往往超越語言本身。自然語言處理將成為填補人類通信與數字數據鴻溝的一項重要技術。下面就介紹一下自然語言處理的幾個常見應用：

1、機器翻譯

隨著通信技術與互聯網技術的飛速發展、信息的急劇增加以及國際聯繫愈加緊密，讓世界上所有人都能跨越語言障礙獲取信息的挑戰已經超出了人類翻譯的能力範圍。

機器翻譯因其效率高、成本低滿足了全球各國多語言信息快速翻譯的需求。機器翻譯屬於自然語言信息處理的一個分支，能夠將一種自然語言自動生成另一種自然語言又無需人類幫助的計算機系統。目前，谷歌翻譯、百度翻譯、搜狗翻譯等人工智慧行業巨頭推出的翻譯平台逐漸憑藉其翻譯過程的高效性和準確性佔據了翻譯行業的主導地位。

2、打擊垃圾郵件

當前，垃圾郵件過濾器已成為抵禦垃圾郵件問題的第一道防線。不過，有許多人在使用電子郵件時遇到過這些問題：不需要的電子郵件仍然被接收，或者重要的電子郵件被過濾掉。事實上，判斷一封郵件是否是垃圾郵件，首先用到的方法是「關鍵詞過濾」，如果郵件存在常見的垃圾郵件關鍵詞，就判定為垃圾郵件。但這種方法效果很不理想，一是正常郵件中也可能有這些關鍵詞，非常容易誤判，二是將關鍵詞進行變形，就很容易規避關鍵詞過濾。

自然語言處理通過分析郵件中的文本內容，能夠相對準確地判斷郵件是否為垃圾郵件。目前，貝葉斯(Bayesian)垃圾郵件過濾是備受關注的技術之一，它通過學習大量的垃圾郵件和非垃圾郵件，收集郵件中的特徵詞生成垃圾詞庫和非垃圾詞庫，然後根據這些詞庫的統計頻數計算郵件屬於垃圾郵件的概率，以此來進行判定。

3、信息提取

金融市場中的許多重要決策正日益脫離人類的監督和控制。演算法交易正變得越來越流行，這是一種完全由技術控制的金融投資形式。但是，這些財務決策中的許多都受到新聞的影響。因此，自然語言處理的一個主要任務是獲取這些明文公告，並以一種可被納入演算法交易決策的格式提取相關信息。例如，公司之間合併的消息可能會對交易決策產生重大影響，將合併細節(包括參與者、收購價格)納入到交易演算法中，這或將帶來數百萬美元的利潤影響。

4、文本情感分析

在數字時代，信息過載是一個真實的現象，我們獲取知識和信息的能力已經遠遠超過了我們理解它的能力。並且，這一趨勢絲毫沒有放緩的跡象，因此總結文檔和信息含義的能力變得越來越重要。情感分析作為一種常見的自然語言處理方法的應用，可以讓我們能夠從大量數據中識別和吸收相關信息，而且還可以理解更深層次的含義。比如，企業分析消費者對產品的反饋信息，或者檢測在線評論中的差評信息等。

5、自動問答

隨著互聯網的快速發展，網路信息量不斷增加，人們需要獲取更加精確的信息。傳統的搜索引擎技術已經不能滿足人們越來越高的需求，而自動問答技術成為了解決這一問題的有效手段。自動問答是指利用計算機自動回答用戶所提出的問題以滿足用戶知識需求的任務，在回答用戶問題時，首先要正確理解用戶所提出的問題，抽取其中關鍵的信息，在已有的語料庫或者知識庫中進行檢索、匹配，將獲取的答案反饋給用戶。

6、個性化推薦

自然語言處理可以依據大數據和歷史行為記錄，學習出用戶的興趣愛好，預測出用戶對給定物品的評分或偏好，實現對用戶意圖的精準理解，同時對語言進行匹配計算，實現精準匹配。例如，在新聞服務領域，通過用戶閱讀的內容、時長、評論等偏好，以及社交網路甚至是所使用的移動設備型號等，綜合分析用戶所關注的信息源及核心辭彙，進行專業的細化分析，從而進行新聞推送，實現新聞的個人定製服務，最終提升用戶粘性。

寫在最後：

自然語言處理的目標是彌補人類交流(自然語言)與計算機理解(機器語言)之間的差距，最終實現計算機在理解自然語言上像人類一樣智能。未來，自然語言處理的發展將使人工智慧可以逐漸面對更加複雜的情況、解決更多的問題，也必將為我們帶來一個更加智能化的時代。

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