文章摘要：自然語言處理是任何機器或程序處理人類語音能力的基礎，被譽為“人工智能皇冠上的明珠”，這是Siri等可識別語音助手以及消息應用程序中的聊天機器人背后的技術。本文將從自然語言處理的概念、術語、工作流程以及應用來講述自然語言處理。

請允許我們從一個簡短的假設開始——假設您想在iPhone上設置鬧鐘。您啟動 Siri，并告訴它為明天設置鬧鐘。Siri 會回復“什么時間？”，您指定了上午 9 點。說完，鬧鐘已經設置好了。

在這個簡短的互動中，您激活了一個設備，該設備聽到了您的演講，處理了該演講，執(zhí)行了一 個操作，并用一個句子進行了響應。整個交流是通過自然語言處理（NLP）實現(xiàn)的。自然語言處理是任何機器或程序處理人類語音能力的基礎。這是Siri等可識別語音助手以及消息應用程序中的聊天機器人背后的技術。

什么是自然語言處理？

自然語言處理是是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。

它是研究實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。任何機器識別對它說的話、理解其含義、確定適當?shù)牟僮鞑⒁杂脩魧⒗斫獾恼Z言做出響應的能力的總稱。NLP在各個地區(qū)和行業(yè)都至關重要，并且漢語在技術的發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。使用不同的語言和方言是抵消偏見和全面改進技術的好方法。

自然語言處理術語要知道

人類的語言中夾雜著細微差別、發(fā)音錯誤和口語。自然語言理解旨在解決人類語言的復雜性。語言處理的主要研究領域之一是從自然語言處理過渡到自然語言理解。自然語言理解涉及如何最好地處理非結構化輸入并將其轉換為機器可以理解和采取行動的結構化形式這一狹窄的方面。

實體注釋：實體注釋是指從句子或非結構化數(shù)據(jù)中提取信息單位并使其結構化的做法。這些單位可以包括名稱，如人、組織、位置名稱和專有名詞。它還可用于識別數(shù)字表達式，如時間、日期、金錢和百分比表達式。

語義注釋：語義注釋有助于評估搜索結果。從本質上講，公司正在尋找提高搜索相關性的方法，以便客戶可以在搜索引擎中實際找到他們的產品。問題是，大多數(shù)產品描述因來源而異，而且往往不準確。語義注釋通過標記不同的產品標題和搜索查詢來幫助改善搜索結果。

語言注釋：語言注釋是指評估任何給定句子主題的實踐。這是一個廣泛的流派，但本質上它與文本分析有關，無論是對社交媒體數(shù)據(jù)的情感分析，還是使用自然語言處理來回答常規(guī)問題。

自然語言處理是如何工作的？

以市面上常見的語音機器人為例，在實際應用中，當用戶與機器人產生對話和問詢后，機器人首先需要依托ASR技術，將用戶傳過來的語音信息轉換成文本信息，完成“接收用戶信息”；其次通過NLP技術，將文本轉化為系統(tǒng)能夠識別的信號，實現(xiàn)“理解用戶表達的意思”。最后機器人將會從數(shù)據(jù)庫中尋找并提取出匹配的答案，但此時該答案仍然是文本形式，機器人便會通過TTS技術，將文本信息轉化為語音信息播出，與用戶完成最終的“交談”。這一整套流程。

自然語言處理可用于什么？

語音助手：如上所述，Siri和小度等語音助理由自然語言處理提供支持。這種應用的是通用模型。

語音機器人：由于語音機器人模仿真實的對話，他們嚴重依賴自然語言處理技術。大多應用垂直行業(yè)模型訓練。市面上除了應用于各種產品身上的還包括應用于企業(yè)客戶服務上，例如沃豐科技的語音機器人，服務于企業(yè)的營銷、服務、管理各個方面，做的就是垂直行業(yè)模型，根據(jù)不用行業(yè)、不同場景的詞匯語音對模型進行訓練。

客戶服務：許多公司轉錄和分析客戶通話錄音。自然語言處理有助于分析這些數(shù)據(jù)，并使您能夠更快地響應客戶需求。例如目前市面上有智能質檢的產品，例如得物應用的智能質檢，對其客戶服務全流程的語音和文字進行質檢，不當言論實時檢測。

情感分析：自然語言處理用于確定任何文本的語氣。這對于客戶情緒識別具有很大的好處，可以用于客戶情緒識別、輿情監(jiān)控等。得物應用的智能質檢就具備此項功能。

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