随着人工智能（AI）近几年不断的推向公众的视野，其中的技术和模型也成为津津乐道的话题。而自然语言处理模型最热门的词语之一。自然语言处理是一种机器学习技术旨在帮助用户高效的处理（例如电子邮件、短信、社交媒体新闻源、视频、音频）中的大量语音和文本数据。分析信息中的意图或情绪，并实时响应人际沟通。

什么是自然语言处理（NLP）

如同文章开头所提到的，自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写NLP）是一种机器学习技术，也是人工智能（AI）的组成部分，使计算机能够解读、处理和理解人类的语言。说明白些就是机器和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP已经存在了50多年，并且起源于语言学领域。它在许多领域都有各种实际应用，包括医学研究、搜索引擎和商业智能。

为什么NLP非常重要？

自然语言处理对于高效全面分析文本和语音数据来讲至关重要。其可以处理日常对话中的方言、俚语和典型语法异常方面的差异。公司将其用于一些自动化任务，例如：

• 处理、分析和存档大型文档
• 分析客户反馈或呼叫中心录音
• 运行聊天机器人实现自动化客户服务
• 回答“人员-事件-时间-地点”问题
• 分类和提取文本

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

企业使用大量非结构化、文本密集型数据，需要一种有效处理这些数据的方法。许多在线创建并存储在数据库中的信息都是自然的人类语言，为了能够分析和利用这些文本信息，就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

您还可以在面向客户的应用程序中集成NLP，从而更有效地与客户沟通。例如，聊天机器人会分析和排序客户查询的问题，自动回复常见问题，并将复杂的查询转至客户支持。这种自动化流程有助于降低成本，节省座席在冗余查询上花费的时间，并提高客户满意度。

NLP是如何工作的？

自然语言处理结合计算语言学、机器学习和深度学习模型处理人类语言。自然语言处理使计算机能够像人类一样理解自然语言。无论语言是口语还是书面的，自然语言处理都使用人工智能来获取现实世界的输入并以计算机可以理解的方式理解它。就像人类有不同的传感器，耳朵可以听，眼睛可以看，计算机则有程序可以读取，最终被转换为计算机可以理解的代码。

自然语言处理的4个典型应用

情绪分析

情绪分析是一种基于人工智能的方法，用于解释文本数据传达的情感。互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容一定是五花八门的，但是他们抒发的情感是一致的。NLP 软件会分析文本中是否存在表现不满、快乐、怀疑、遗憾和其他隐藏情感的字词或短语。

语音识别

语音识别将语音数据转换为文本。该流程涉及将字词分解为较小的部分，并克服日常对话中出现的挑战，例如口音、辱骂、语调和语法使用不当。 语音识别的应用场景已经非常普遍，比如微信的语音、地图导航、苹果的Siri等。

机器翻译

这是计算机在没有人工干预的情况下将文本从一种语言（例如英语）翻译成另一种语言（例如中文）的过程。应用最多的就是机器翻译软件或者在线翻译这些都使用自然语言处理将文本或语音从一种语言转换为另一种语言，同时也保留上下文的准确性。话说目前机器翻译的准确率已经非常之高了

聊天机器人

ChatGPT的大火让人工智能推向了一个新的高潮，但是本质来讲ChatGPT和Siri一样都是一款聊天机器人，这也是自然语言处理技术所应用的一种场景。包括了智能家居、智能汽车的场景对话机器人也都涵盖在内。

当然，这只是比较典型的应用场景。其实还有很多比如客户服务自动化、客户反馈分析这些都是NPL所涉及的。

自然语言处理的好处

作为前言的科技技术，NLP主要的好处就是它改进了人类和计算机相互交流的方式。操作计算机最直接的方法是通过代码——计算机的语言。通过使计算机能够理解人类语言，与计算机进行交互对人类来说变得更加直观。当然不仅于此还有比如：提高文档的准确性和效率、处理更复杂的文本、更容易进行情绪分析、提供针对文本数据的见解等一系列人类无法完成的繁琐工作。

自然语言处理的挑战

虽说NLP功能强大，但也面临着不少的挑战。其中大部分归结为自然语言不断发展并且总是有些模棱两可的事实。他们包括：

精准性

传统意义上来看，计算机要求人类使用精确、明确和高度结构化的编程语言或通过有限数量的清晰发音的语音命令与它们“交谈”。然而，人类的语言并不总是准确的。通常都是模棱两可的，语言结构可能取决于许多复杂的变量，包括俚语、地方方言和社会背景。

复杂性

语言是复杂的这一点毋庸置疑，所以对于还没有完善的自然语言处理来讲更是如此。语言的抽象使用通常很难让程序理解。例如，自然语言处理不会轻易识别讽刺。这些主题通常需要理解所使用的单词及其在对话中的上下文。这对于目前算法解析来说是具有一定挑战性的。

延伸性

随着社会的发展、语言也再不断发展和延伸，所以自然语言处理也必将受到语言不断变化这一事实的挑战。尽管语言有规则，但没有一成不变的规则，它们会随着时间的推移而变化。随着现实世界语言特征发生变化，当下有效的计算规也可能会过时。

总结

自然语言处理在技术以及人类与之交互的方式中起着至关重要的作用。它在商业和消费者领域的许多实际应用中都已经有所使用，包括聊天机器人、网络安全、搜索引擎和大数据分析。尽管并非没有挑战，但NLP有望继续成为未来工业和日常生活的重要组成部分。而随着计算能力的进步，自然语言处理也将获得了大量的实际应用。