自然語言處理（NLP）使計算機能夠理解人類語言的細(xì)微差別。這將是人工智能（AI）的下一個發(fā)展的關(guān)鍵因素。

人工智能是當(dāng)今的研究熱點，并且是不同領(lǐng)域正在進行的所有類型自動化的核心。在這個自動化時代，工作人員每天從事人工重復(fù)性任務(wù)意味著浪費精力和寶貴的資源，特別是對于企業(yè)和商業(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(guān)鍵指標(biāo)，機器算法WorkFusion Smart的過程自動化（SPA）將會幫助企業(yè)節(jié)省時間和成本，同時通過消除約90％的業(yè)務(wù)工作中的人工干預(yù)，提高企業(yè)的生產(chǎn)力和利潤。

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自然語言處理（NLP）是人工智能的重要組成部分，目前正在研究中，以幫助企業(yè)在需要時快速和敏捷地檢索結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化組織數(shù)據(jù)。

什么是自然語言處理（NLP）？

簡單來說，自然語言處理（NLP）就是機器在語言環(huán)境中理解和處理人類語言的技能。

例如，如果采用企業(yè)搜索的情況，人們可以通過簡單地詢問人工智能組件以他/她的自然語言提出問題來搜索數(shù)據(jù)集。機器將根據(jù)對口語句子基本要素的解釋返回一個數(shù)據(jù)集。因此，人工搜索所需數(shù)據(jù)浪費了大量時間和精力，并且可以用于其他生產(chǎn)目的。

因此，自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的組成部分，它涉及大量自然語言數(shù)據(jù)的處理。

自然語言處理（NLP）領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)是什么？

自計算機出現(xiàn)以來，人們正在使用包含一組標(biāo)準(zhǔn)代碼和程序的編程語言與他們進行通信。這些編碼語言單調(diào)，高度結(jié)構(gòu)化，并且有清晰明確的含義。

但這不是人們在日常生活中說話和互動的方式。也不是人類講話的方式。人類在一次演講中交流，其演講常常具有多種含義，并且不確定和不清楚，口音不同，并且還包含各種俚語，區(qū)域短語和不同背景。

因此，讓一臺機器識別人類的語言，理解自然語言以及能夠產(chǎn)生自然語言是非常具有挑戰(zhàn)性的。

自然語言處理的演變（NLP）

***個NLP系統(tǒng)基于復(fù)雜的人工規(guī)則。隨著技術(shù)的進步，這些人工規(guī)則被機器學(xué)習(xí)算法所取代。它們以if-then-else決策樹和其他統(tǒng)計模型的形式實施。

目前，重點是“深度學(xué)習(xí)”，它是一種人工智能，它分析不同的數(shù)據(jù)模式，以不斷修正，改進和改進程序的理解。深度學(xué)習(xí)模型可以同時學(xué)習(xí)標(biāo)記以及未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。他們甚至可以學(xué)習(xí)不同的等級或概念表示層。

自然語言處理（NLP）的應(yīng)用

以下是自然語言處理（NLP）中的一些研究任務(wù)，它們具有實際應(yīng)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，除了身份識別外，無論名稱是個人，地點還是組織，都會識別專有名稱的類型。
• 光學(xué)字符識別（OCR）：這涉及從打印文本的圖像確定相應(yīng)的文本。
• 會議問題答案：確定用人類語言提出的問題的答案。
• 主題分割：在此基礎(chǔ)上，給定的一段文本被分割成片段或部分，每個部分與特定主題相關(guān)。這個過程還涉及確定相應(yīng)部分與之相關(guān)的主題。
• 語音識別：當(dāng)一個人用他/她的語言說話時，機器應(yīng)該能夠識別語音并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本表示。
• 情感分析：通過這種評論的情感可以被判斷為積極，消極或中立。它對需要通過分析消費者評論來判斷其業(yè)務(wù)表現(xiàn)的品牌起到很大的幫助作用。

除此之外，自然語言處理（NLP）也被廣泛研究用于其他各種應(yīng)用。人工智能和自動化領(lǐng)域當(dāng)前的技術(shù)進步為自然語言處理（NLP）展現(xiàn)了一個充滿希望的未來，并且具有巨大的潛力。