绵阳新闻网

首页 > 正文

没想到!原来自然语言处理有这么多的应用场景

www.tgyhc.com2019-09-01

如今,人工智能已经成为一种熟悉的词汇,但很少能理解自然语言处理。自然语言处理(NLP)属于人工智能的子领域。它指的是使用计算机来处理自然语言的形状,声音,意义和其他信息,即单词,单词,句子和章节的输入和输出。识别,分析,理解,生成等的操作和处理。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的意义。

经过数千年的发展,人类语言已成为一种微妙的交流形式,其中传递的信息往往超越语言本身。自然语言处理将是弥合人类交流与数字数据之间差距的重要技术。以下是自然语言处理的一些常见应用:

1.机器翻译

随着通信技术和互联网技术的迅速发展,信息的快速增长和国际联系越来越紧密,使世界各国人民跨越语言障碍获取信息的挑战超出了人类翻译的范围。

机器翻译由于其高效率和低成本,满足了世界各国快速翻译多语言信息的需求。机器翻译是自然语言信息处理的一个分支,它可以在没有人类帮助的情况下自动将自然语言生成另一种自然语言。目前,谷歌翻译,百度翻译,搜狗翻译等人工智能行业巨头推出的翻译平台凭借翻译流程的高效性和准确性逐步占据了翻译行业的领先地位。

2.打击垃圾邮件

仍在接收不需要的电子邮件,或者过滤掉重要的电子邮件。实际上,要确定电子邮件是否是垃圾邮件,首先使用的方法是“关键字过滤”。如果电子邮件具有共同的垃圾邮件关键字,则确定该邮件是垃圾邮件。但是,这种方法的效果并不理想。首先,这些关键字可能存在于普通电子邮件中,这很容易被误判。其次,通过变形关键字很容易绕过关键字过滤。

通过分析邮件中的文本内容,自然语言处理可以相对准确地确定邮件是否是垃圾邮件。目前,贝叶斯垃圾邮件过滤是最受关注的技术之一。它学习大量垃圾邮件和非垃圾邮件,收集电子邮件中的特征词以生成垃圾词汇和非垃圾邮件词典,然后使用这些词库的统计频率来确定邮件属于垃圾邮件的概率。

3.信息提取

金融市场中的许多重要决策越来越脱离人类的监督和控制。算法交易正变得越来越流行,这是一种完全由技术控制的金融投资形式。然而,许多这些财务决策都受到新闻的影响。因此,自然语言处理的主要任务之一是获得这些明文公告并以可以合并到算法事务决策中的格式提取相关信息。例如,公司之间的合并可能会对交易决策产生重大影响,包括交易算法中的合并细节(包括参与者,购买价格),这可能会产生数百万美元的利润影响。

4.文本情感分析

在数字时代,信息过载是一种真实的现象,我们获取知识和信息的能力远远超过我们理解它的能力。此外,这种趋势并没有减缓的迹象,因此总结文件和信息含义的能力变得越来越重要。作为一种常见的自然语言处理方法,情感分析使我们能够从大量数据中识别和吸收相关信息,并且可以理解更深层的含义。例如,公司分析消费者对产品的反馈,或检测在线评论中的不良评论。

5,自动提问和回答

随着互联网的快速发展,网络信息量不断增加,人们需要获得更准确的信息。传统的搜索引擎技术已无法满足人们日益增长的需求,自动问答技术已成为解决这一问题的有效手段。自动问答是指自动回答用户提出的问题以满足用户的知识需求的任务。在回答用户的问题时,用户必须首先正确理解用户提出的问题,并在现有的语料库或知识中提取关键信息。在库中搜索和匹配,并将获得的答案反馈给用户。

6,个性化推荐

自然语言处理可以基于大数据和历史行为记录来学习用户的兴趣和爱好,预测用户对给定项目的分数或偏好,实现对用户意图的准确理解,同时匹配和计算语言来实现准确匹配。例如,在新闻服务领域,通过用户阅读内容,持续时间,评论和其他偏好,以及社交网络甚至所使用的移动设备模型,全面分析用户关注的信息来源和核心词汇,进行专业细化分析为了进行新闻推送,为新闻实现个性化个性化服务,最终提高用户粘性。

写在最后:

自然语言处理的目标是弥合人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距,并最终认识到计算机在理解自然语言方面与人类一样聪明。在未来,自然语言处理的发展将使人工智能逐步面对更复杂的情况,解决更多的问题,并将为我们带来一个更加智能化的时代。

热门浏览
热门排行榜
热门标签
日期归档