人工智能是當今的研究熱點，是不同領域正在發(fā)生的所有類型自動化的核心。在這個自動化時代，每天處理手動重復性任務意味著浪費精力和寶貴資源，尤其是對于企業(yè)和企業(yè)而言，在特定活動上花費的時間和資源是評估組織績效的關鍵指標。WorkFusion 智能流程自動化(SPA) 幫助企業(yè)節(jié)省時間和金錢，同時通過消除大約 90% 的總業(yè)務任務的人工干預來提高生產(chǎn)力和利潤。但聘請像這家紐約翻譯機構(gòu)這樣的專家仍然很重要用于翻譯重要的公司文件。自然語言處理 (NLP) 是人工智能的重要組成部分，正在研究它以幫助企業(yè)和企業(yè)在需要時快速、快速和快速地檢索結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的組織數(shù)據(jù)。

什么是自然語言處理 (NLP)？

簡單來說，自然語言處理 (NLP) 是機器在說話的上下文中理解和處理人類語言的技能。例如，如果以企業(yè)搜索為例，一個人可以通過簡單地用他/她的自然語言向 AI 組件詢問一個問題來搜索數(shù)據(jù)集。機器將根據(jù)對口語句子基本元素的解釋返回一個數(shù)據(jù)集。因此，節(jié)省了手動搜索所需數(shù)據(jù)所浪費的大量時間和精力，并可用于其他生產(chǎn)目的。因此，NLP 是人工智能 (AI) 的組成部分，它與大量自然語言數(shù)據(jù)的處理有關。

自然語言處理（NLP）領域面臨哪些挑戰(zhàn)？

自計算機出現(xiàn)以來，人類正在使用包含一組標準代碼和程序的編程語言與它們進行通信。這些編碼語言單調(diào)、高度結(jié)構(gòu)化并且具有清晰、明確的含義。但這不是我們在日常生活中說話和互動的方式。這不是人類說話的方式。人類在演講中進行交流，其含義通常不止一個，不確定和不清楚，有不同的語氣，還包含各種俚語、地區(qū)性短語和不同的上下文。因此，讓機器識別人類語音、理解自然語言以及能夠生成自然語言是非常具有挑戰(zhàn)性的。

自然語言處理 (NLP) 的演變

最初的 NLP 系統(tǒng)是基于復雜復雜的手寫規(guī)則集。后來，隨著技術的進步，這些手寫規(guī)則被機器學習算法所取代。它們以 if-then-else 決策樹和其他統(tǒng)計模型的形式實現(xiàn)。目前，重點是“深度學習”，這是一種人工智能，它分析不同的數(shù)據(jù)模式，以不斷修改、改進和更好地理解程序。深度學習模型可以使用標記數(shù)據(jù)和未標記數(shù)據(jù)進行學習。他們甚至可以學習不同等級或?qū)哟蔚母拍畋硎尽?/p>

自然語言處理 (NLP) 的應用

以下是 NLP 中的一些研究任務，它們具有實際應用：

• 機器翻譯：這涉及將一種人類語言自動翻譯成另一種語言。
• 名稱實體識別 (NER)：這涉及識別和識別給定文本中的專有名稱。此外，除了識別之外，還可以識別專有名稱的類型，無論名稱是個人、位置還是組織。
• 光學字符識別（OCR）：這涉及從打印文本的圖像中確定相應的文本。
• 問答環(huán)節(jié)：確定以人類語言提出的問題的答案。
• 主題分割：在此之下，給定的文本被分成段或部分，每個部分與特定主題相關。此過程還涉及確定與相應段相關的主題。
• 語音識別：當一個人用他/她的語言說話時；機器應該能夠識別語音并將其轉(zhuǎn)換為相應的文本表示。
• 情緒分析：通過這種情緒可以判斷評論是積極的、消極的還是中性的。它對需要通過分析消費者評論來判斷其業(yè)務表現(xiàn)的品牌有很大幫助。

除此之外，NLP 也在各種其他應用中得到廣泛研究。當前人工智能和自動化領域的技術進步為自然語言處理 (NLP) 展示了廣闊的前景和巨大的潛力。