自然語言處理（NLP）是一門機器學科，其主要目的是處理人類語言或類似人類語言的書面、口語和組織方式的數據。它起源于計算語言學，利用計算機科學來理解語言的原理。然而，NLP 不僅僅是開發理論框架，它還是一門工程學科，旨在創造技術來完成任務。 NLP 經常被用于語音識別，其重點是將口語解析為單詞，將聲音轉換為文本，反之亦然。大多數 NLP 任務都是翻譯人類文本和語音數據，以幫助計算機解釋接收到的信息。NLP 可細分為兩個領域：

1）自然語言理解（NLU），為了理解給定文本背后的含義，需要進行語義分析；

2）自然語言生成（NLG），側重于機器生成的文本。

一、自然語言處理公司

NLP 公司專注于 NLP 技術，該技術涉及使用計算算法和語言模型，使機器能夠理解、分析和生成人類語言。這些公司創建軟件應用程序、工具和服務，利用這種技術提供多種語言相關功能，包括語音識別、情感分析、語言翻譯、聊天機器人和文本分析。NLP 公司聘請 NLP 專家、語言學家和軟件工程師共同開發和改進 NLP 算法和模型。這些公司提供的服務被部署在多個行業，包括醫療保健、金融、客戶服務和營銷。在解決社會公正、氣候變化和教育等領域的現實問題時，它們的使用速度也在不斷加快。 

二、自然語言處理技術

1.語音識別或語音轉文本：用于將語音轉換為文本。任何接受語音命令或提供口語問題答案的應用程序都需要它。語音識別面臨的挑戰與人們說話的方式有關，語速快、單詞混雜、重音和語調各異、使用不正確的語法都會影響語音識別的效果。

2.語音部分標記：這也稱為語法標記。它包括根據用法和上下文識別給定單詞或文本的語篇。例如，在句子 “I can make a paper plane ”中，語篇標簽有助于將“make”一詞識別為動詞，而在 “What make of car do you own？”中，語篇標簽則有助于將其識別為名詞。

3.詞義消歧：這包括通過語義分析來選擇具有多個含義的單詞的含義。這有助于確定在特定語境中最有意義的詞。

4.命名實體識別：這包括將單詞或短語識別為有用的實體。它可用于將“肯塔基” 識別為一個地點，或將“Sita”識別為一個女人的名字。

5.共參照解析：這包括識別暗指同一實體的兩個詞。例如，找出特定代詞 “他”=保羅所指代的人或物。它還涉及識別文本中的隱喻或成語，如 “熊”指人而非動物。

6.情感分析：其目的是從文本中提取主觀品質，包括態度、情緒、諷刺、困惑、懷疑等。

7.自然語言生成：它涉及將結構化信息轉化為人類語言。

NLP 前景廣闊，仍有不斷進步和創新的空間。以下是影響其未來的主要趨勢和發展。

1.增強型語言模型：像 GPT-3 這樣的 NLP 模型已經顯示出強大的能力，然而，我們肯定希望在未來看到更強大的模型，它們能夠更好地理解人類語言的細微差別，并生成語句流暢、語義自然的文本。

2.多模態 NLP：這項技術正在不斷擴展，包括圖像和視頻等其他模態，使機器能夠理解和生成各種格式的內容。

3.個性化語言模型：隨著產生的數據量不斷增加，NLP 模型將能夠根據個人喜好和需求個性化內容。

4.加強語言翻譯：由于開發了更精確和更能感知上下文的翻譯模型，語言翻譯將不斷改進。

NLP 可以在多個方面對世界產生深遠影響。然而，NLP 也面臨許多爭議，了解這些爭議也是作為一個負責任的實踐者的重要職責。因此，從以上分享的見解中我們可以清楚地看到，NLP有著光明的未來，我們可以期待在未來幾年中看到這項技術的更多創新應用。

原文標題：A glance at natural language processing

原文作者：Rayan Potter