自然语言处理：人工智能的基本要素
人工智能是当今的研究热点，是不同领域正在发生的所有类型自动化的核心。在这个自动化时代，每天处理手动重复性任务意味着浪费精力和宝贵资源，尤其是对于企业和企业而言，在特定活动上花费的时间和资源是评估组织绩效的关键指标。WorkFusion 智能流程自动化(SPA) 帮助企业节省时间和金钱，同时通过消除大约 90% 的总业务任务的人工干预来提高生产力和利润。但聘请像这家纽约翻译机构这样的专家仍然很重要用于翻译重要的公司文件。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的重要组成部分，正在研究它以帮助企业和企业在需要时快速、快速和快速地检索结构化和非结构化的组织数据。
什么是自然语言处理 (NLP)？
简单来说，自然语言处理 (NLP) 是机器在说话的上下文中理解和处理人类语言的技能。例如，如果以企业搜索为例，一个人可以通过简单地用他/她的自然语言向 AI 组件询问一个问题来搜索数据集。机器将根据对口语句子基本元素的解释返回一个数据集。因此，节省了手动搜索所需数据所浪费的大量时间和精力，并可用于其他生产目的。因此，NLP 是人工智能 (AI) 的组成部分，它与大量自然语言数据的处理有关。
自然语言处理（NLP）领域面临哪些挑战？
自计算机出现以来，人类正在使用包含一组标准代码和程序的编程语言与它们进行通信。这些编码语言单调、高度结构化并且具有清晰、明确的含义。但这不是我们在日常生活中说话和互动的方式。这不是人类说话的方式。人类在演讲中进行交流，其含义通常不止一个，不确定和不清楚，有不同的语气，还包含各种俚语、地区性短语和不同的上下文。因此，让机器识别人类语音、理解自然语言以及能够生成自然语言是非常具有挑战性的。
自然语言处理 (NLP) 的演变
最初的 NLP 系统是基于复杂复杂的手写规则集。后来，随着技术的进步，这些手写规则被机器学习算法所取代。它们以 if-then-else 决策树和其他统计模型的形式实现。目前，重点是“深度学习”，这是一种人工智能，它分析不同的数据模式，以不断修改、改进和更好地理解程序。深度学习模型可以使用标记数据和未标记数据进行学习。他们甚至可以学习不同等级或层次的概念表示。
自然语言处理 (NLP) 的应用
以下是 NLP 中的一些研究任务，它们具有实际应用：
- 机器翻译：这涉及将一种人类语言自动翻译成另一种语言。
- 名称实体识别 (NER)：这涉及识别和识别给定文本中的专有名称。此外，除了识别之外，还可以识别专有名称的类型，无论名称是个人、位置还是组织。
- 光学字符识别（OCR）：这涉及从打印文本的图像中确定相应的文本。
- 问答环节：确定以人类语言提出的问题的答案。
- 主题分割：在此之下，给定的文本被分成段或部分，每个部分与特定主题相关。此过程还涉及确定与相应段相关的主题。
- 语音识别：当一个人用他/她的语言说话时；机器应该能够识别语音并将其转换为相应的文本表示。
- 情绪分析：通过这种情绪可以判断评论是积极的、消极的还是中性的。它对需要通过分析消费者评论来判断其业务表现的品牌有很大帮助。
除此之外，NLP 也在各种其他应用中得到广泛研究。当前人工智能和自动化领域的技术进步为自然语言处理 (NLP) 展示了广阔的前景和巨大的潜力。
