NLP: 机器如何理解人类语言

简介

自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。它的主要目标是使机器能够以有意义且具有语境相关性的方式理解、解释和生成人类语言。NLP是计算机科学、语言学和人工智能的结合，使聊天机器人能够理解人类语言和情感。这使得聊天机器人更加类似于人类，并更好地完成其目的。

虽然人类拥有广泛的能力，但在短时间内处理大量数据仍然是一个艰巨的挑战。显而易见，计算机在这个领域中表现出了人类无法比拟的优势。与人类不同，计算机运行于二进制码，并且无法理解人类语言的复杂背景和情感细微差别。为了弥合这种差距，我们需要一个非凡的解决方案，而自然语言处理（NLP）恰恰扮演了这个角色。

自然语言处理是一个多方面的领域，应用范围涵盖聊天机器人、语言翻译服务、情感分析、机器翻译、语音识别、垃圾邮件检测、信息提取、文本挖掘、文本摘要等各个领域。在现代人工智能系统中，它的重要性不可低估，因为它在增强人机交流中发挥着关键作用。

NLP的演变

NLP的起源可以追溯到计算机的早期，第一个NLP程序“乔治敦-IBM实验”诞生于1954年。这个程序标志着机器翻译的首次尝试。然而，NLP在早期面临了重大挑战，主要是因为人类语言的复杂性和计算资源的限制。直到1980年代，基于规则的系统和随后的机器学习技术才在NLP中占据了重要地位。近年来，大规模数据集和强大的计算资源的出现，再加上像BERT和GPT这样的创新机器学习模型，使得NLP在新的高度上得以发展。

NLP是如何工作的？

NLP（自然语言处理）是一个改变性的领域，它赋予计算机理解和与人类语言交互的能力，类似于人们自己。与擅长结构化数据的传统机器学习算法不同，NLP专注于处理非结构化数据，尤其是人类语言，这可能是微妙且复杂的。NLP的核心过程包括数据预处理和算法开发，每一步都有助于系统理解和生成人类语言的能力。

数据预处理：数据预处理是NLP中关键的初始步骤。它涉及清洗和结构化原始文本数据，以使其适用于机器分析。此阶段中的几个重要任务包括：

令牌化：将文本分割成较小的单位或标记，通常是单词或短语。令牌化使系统能够与文本的各个元素一起工作。
停用词删除：消除常见的无信息词，比如“the”和“and”，以减少噪音并保留相关词汇。
词干提取或词形归约：将单词简化为其根本形式，以便进行分析，无论其变体如何。
Part-of-Speech标记：根据单词的语法角色进行分类，如名词、动词或形容词。这有助于理解句子结构。

算法开发：在数据预处理之后，自然语言处理系统进入算法开发阶段。自然语言处理算法主要分为两大类：

规则系统：这些算法遵循人类专家设置的预定义语言规则，但在处理语言的复杂性方面可能存在一些限制。

如果你想从文本中提取日期，你可以创建一个规则，寻找类似“MM/DD/YYYY”或“Month DD, YYYY”的模式。当文本匹配上这些模式时，系统将识别它为日期。

基于机器学习的系统：这些算法会在大数据集上训练模型，学习单词、短语和句子之间的模式和关联。基于机器学习的自然语言处理系统使用统计技术来对语言进行预测和决策。

在一个基于机器学习的情感分析系统中，模型通过一个带有情感标签（积极，消极，中性）的文本数据集进行训练。它学会了识别表达情感的模式和上下文。

NLP包括两个关键的子领域：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

自然语言理解（NLU）：

NLU 专注于从文本和语音中提取信息，如实体、关系、情感和上下文。它涉及两种主要技术：

语法分析：这个过程着重于句子的结构元素，并且使用语法规则来分析语言。它包括解析、词语分割、句子分割、形态分割和词干提取等任务。
语义分析：这涉及句子中词语的含义和用法。语义技术包括词义消歧、命名实体识别、语音识别、光学字符识别（OCR）和语言识别。

自然语言生成（NLG）：

NLG负责生成新文本，并可应用于三个主要领域：

数据转换为文本：将非结构化数据转化为连贯的文本，对于报告和总结非常有价值。
将多个文本源结合起来生成新的文本，例如文档摘要。
对话: 生成用于交互式对话的文本，如聊天机器人和虚拟助手中所见。

例如，一个NLG算法可以自主生成来自商业智能平台的发现摘要，将数据元素转化为人类可读的洞见。

自然语言处理（NLP）模型

NLP所面临的挑战

自然语言处理（NLP）是一个复杂的领域，面临诸多挑战，包括：

模棱两可：语言本质上是模棱两可的。许多词语和短语在不同的语境中可以有多种含义。
讽刺和讽刺：理解讽刺和讽刺需要认识到文字的字面意思和预期意义之间的差距。
文化和地域差异：语言因不同的文化和地域而异，这使得机器难以准确理解语境。
数据质量：NLP 模型极其依赖数据质量。有偏见或不具代表性的数据可能导致结果偏离正常，并加深刻板印象。
人类情感：理解语言的情绪色彩是具有挑战性的，因为人类经常通过言辞微妙地表达情感。

自然语言处理的应用

自然语言处理（NLP）在各个行业都有广泛的应用：

聊天机器人和虚拟助手：自然语言处理技术驱动着为客户提供支持的聊天机器人和类似Siri和Alexa的虚拟助手。
语言翻译：

NLP模型被用于机器翻译服务，例如Google翻译。
情感分析：企业利用自然语言处理技术来分析客户评论和社交媒体情感，以获取对公众舆论的洞察。

信息检索：像谷歌这样的搜索引擎使用自然语言处理技术提供相关的搜索结果。
命名实体识别：旨在将文本中的实体提取为预定义的类别，例如个人姓名、组织机构、地点和数量。这种模型的输入通常是文本，输出是各种命名实体以及它们的起始和结束位置。命名实体识别在诸如新闻摘要和对抗虚假信息的应用中非常有用。

医学诊断：自然语言处理（NLP）被用于从医疗记录中提取有价值的见解，有助于诊断和研究。

结论

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个迷人的领域，它赋予机器理解和与人类语言互动的能力。随着NLP技术的进步，我们可以期待更令人印象深刻的应用，它们将改变我们与计算机和彼此交流的方式。然而，我们必须解决诸如歧义性、文化差异和数据质量等挑战，以确保NLP惠及所有用户，并消除偏见。NLP在弥合人类语言与人工智能世界之间的鸿沟中是一种重要工具，并且它具有重塑我们在数字时代生活和工作方式的潜力。

Anikka Pandey、Shreya Ambekar、Mayuresh Aher、Shruti Adhau 的博客