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标题: 自然语言处理 (NLP) 的 5 个步调 [打印本页]

作者: 美丽的神话 时间: 2024-10-15 01:41
标题: 自然语言处理 (NLP) 的 5 个步调

自然语言处理 (NLP) 的 5 个步调

引言

如今，我们的天下在数字化毗连方面到达了前所未有的水平。信息、见解和数据不断争取我们的留意力，我们不大概全部消化。对于你的企业来说，挑衅在于相识客户和潜在客户对你的产品和服务的见解，但时间和资源的限制使得这一点难以有用实现。

这就是自然语言处理（NLP）的用武之地。NLP 是语言学、计算机科学和人工智能交汇的范畴，它[1]通过 5 个步调来分析大量文本，从而得到洞察，而不必逐字逐句地处理。本文将探讨算法在理解语言时遵循的这 5 个根本 NLP 步调，以及 NLP 在商业应用中如何能够提拔你的组织与客户的互动体验。

什么是自然语言处理（NLP）？

自然语言处理是一系列呆板实行的步调，用于分析、分类和理解口语和书面文本。这一过程依赖于深度神经网络风格的呆板学习技术，以模拟人脑学习和处理数据的能力。

企业利用遵循这五个NLP步调的工具和算法，从海量数据中提取有代价的信息，并据此做出明智的商业决定。NLP在商业范畴的一些应用实例包罗：

文本到语音：将文本资料转换成语音，使之听起来自然流通。
谈天呆板人：使谈天呆板人能够理解客户的咨询并给予回应。
紧急性检测：通太过析语言内容来确定任务的优先级。
自然语言理解：将语音资料转换为文本，并分析其背后的意图。
自动更正：辨认并修正文本中的错误，并提供更正发起。
情感分析：相识消费者对你和你竞争对手的商品或服务的见解。
语音辨认：使应用程序能够理解用户的语音指令并剖析其含义。

NLP Step

最佳的自然语言处理（NLP）办理方案遵循五个步调来分析书面和口头语言。理解这些步调，以便在你的文本和语音应用中有用地使用NLP。

词汇分析

词汇表描述了构成语言的可理解词汇。词汇分析将语言解密并分割成单元——或词汇素——如段落、句子、短语和单词。NLP算法将单词分类为词性（POS）并将词汇素分割成词素——你不能再进一步分割的有意义的语言单元。有2种类型的词素：

自由词素独立地作为单词起作用（如“cow”和“house”）。
黏着词素构成更大的单词。单词“unimaginable”包罗词素“un-”（一个表现否定语境的黏着词素）、“imagine”（整个单词的自由词素根）和“-able”（一个表现词根能力的黏着词素）。

例如，在对上一段进行词汇分析时，分析将第一句话隔离并分割成词汇素短语，如“the understandable vocabulary that makes up a language”。此分析进一步将短语分割成单词词汇素，如“vocabulary”和“language”，将两者分类为名词词性。然后，分析得出自由词素，如“words”、“vocabulary”和“understand-”，以及黏着词素，如“-able”。

句法分析

句法描述了语言的单词和短语如何分列形成句子。句法分析检查单词分列是否符合语法。

例如，句子“Dave wrote the paper”通过了句法分析检查，因为它在语法上是正确的。相反，句法分析将像“Dave do jumps”如许的句子分类为句法错误。

语义分析

语义学描述了单词、短语、句子和段落的含义。语义分析试图理解单个语言选择的字面意义，而不是句法正确性。然而，语义分析不会检查选择前后的语言数据以澄清其含义。

例如，“Manhattan calls out to Dave”通过了句法分析，因为它是一个语法正确的句子。然而，它未能通过语义分析。因为曼哈顿是一个地方（不能字面上叫人），句子的意思没有意义。

话语整合

话语描述了两个或更多人之间的交流。话语整合分析之前的单词和句子以理解模糊语言的含义。

例如，如果一句话读作“Manhattan speaks to all its people”，紧接着的下一句话读作“It calls out to Dave”，话语整合检查第一句话的上下文以理解后一句话中的“It”指的是曼哈顿。

语用分析

语用学描述了语言的预期含义。语用分析试图推导出语言的预期——而不是字面——含义。

例如，语用分析可以揭示“Manhattan speaks to all its people”的预期含义。像神经网络如许的方法评估上下文以理解这句话不是字面上的，大多数人不会如许理解。语用分析推断这句话是人们与地方情感联系的隐喻。

总结

理解了NLP五个步调如何智能地对口头或书面语言进行分类和理解后，你就可以在语音服务中应用文本到语音技术，从而个性化并提拔你的客户互动体验。但在此之前，你需要确保能够通过全球运营商建立高质量且私密的毗连，同时还要确保客户和公司数据的安全。

Reference [1]

Source: https://www.twilio.com/en-us/blog/nlp-steps

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