自然语言处理的应用

在这个世界上成千上万的物种中，只有智人在口语方面取得了成功。从洞穴图纸到互联网交流，我们走过了漫长的道路！随着我们朝着人工智能方向前进，向机器人传授人类自然的语言和对话能力似乎是合乎逻辑的。这是 NLP 作为 AI 子集执行其阶段以构建可以识别语言的系统的地方。加入机器学习（另一个出色的 AI 子集），瞧，我们可以构建除了明确编程之外，还可以随着时间的推移识别语言、分析和增强的结构。

1. 聊天机器人：目前几乎每个不同的互联网站点都得到了机器人的支持，该机器人旨在让我们的旅程变得更好、更简单。聊天机器人是专为特定用途而设计的机器人，用于与人类或其他机器进行交互，使用 AI 策略。聊天机器人的设计考虑到了人际互动。聊天机器人的使用可以追溯到 1966 年，当时麻省理工学院设计了第一个名为“ELIZA”的聊天机器人。 Eliza 可以与与之交互的人进行对话，这导致了聊天机器人的改进，这些聊天机器人可能希望对因心理问题而苦苦挣扎的人类产生美妙的影响。

2. 文本分类：文本是一种非结构化信息形式，其内部拥有非常丰富的记录。文本分类器对我们当前使用的任何形式的文本内容进行了大量分类和排列。由于文本是非结构化的，分析、整理和分类它们对于人类来说可能是非常具有挑战性和耗时的，有时甚至是乏味的工作，不再需要指出人类在此过程中容易犯的所有错误。这就是文本分类发挥作用的地方，以实现其以更高的可扩展性和准确性执行既定职责的动机。当我们谈论使用一些重要规则和指南训练的 ML 分类器时，文本分类会更有效。使用 CNN 和 RNN 等深度学习方法，结果只会随着我们生成的文本内容信息的改进而变得更好。它还可以使“词云”的使用具有视觉吸引力。文本分类可用于从电子邮件垃圾邮件过滤到制造商监控的一系列挑战。商业企业的一个非常基本的关键和评论是他们的商品如何接触他们的目标买家，文本分类通过对人们对所述品牌、价格和方面的意见进行分类，为企业问题提供解决方案

3.情感分析：反馈是真正沟通的基本因素之一。无论是全新的电影还是当前推出的时尚技术，目标受众的反应决定了他们的成败。因此，现在比以往任何时候都更有必要检查人们对产品方向的看法。失去了真实单词顺序的词袋（BOW）策略，然而，手表下面的句子减少到明显有助于理解情绪的词，在情绪分析中非常有名。这种方法利用统计技术对单词进行分组，而语言则处于次要地位。 BOW 可以被认为是一本大词典，其中每个词都有其独特的成本，有助于总结情绪。

4. 机器翻译：实现多语言通常是一项具有挑战性的任务，因此至少在沟通方面，为了让我们的生活方式更简单，机器翻译就派上用场了。在 50 年代初期，IBM 推出了一个只有 250 个单词的机器翻译系统，将化学领域中精心挑选的 49 个俄语句子翻译成英语。近年来，随着神经网络资产的实施，机器翻译的质量大幅提升，语言之间的翻译就像触手可及的智能手机或平板电脑上的紧急按钮一样简单。谷歌翻译可以帮助超过一百种语言，甚至可以翻译多达 37 种语言的语言图片。

5. 虚拟助手：这是我们日常生活的一部分，也许我们没有意识到，但我们实际上每天都在与虚拟助手打交道。从放置闹钟到制作购物清单以在您感到无聊时娱乐您，虚拟助手在我们的日常生活中扮演着重要的角色。它们被设计为接收用户的语音指令并执行委托给他们的任务。虚拟助手旨在以非常人性化的方式与人类互动，他们的大多数反应都会像您从朋友或同事那里获得的反应一样。除了 NLP 之外，虚拟助手还专注于自然语言理解，以跟上用户输入背后不断增长的俚语、情感和意图。

虚拟助手从人工神经网络中学习，并且可以比聊天机器人更长时间地保持任何对话。它们甚至可以作为语音到文本内容转换和文本内容到语音转换的基本示例。虚拟助手还可以承担更复杂的职责，例如决策，它们会随着每一次互动而成熟，并可以提供额外的定制旅程。