百香果NPL是谁

        人工智能主要包含自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然语言处理-机器人学-智能增强。而计算机“理解”人类语言中的种种信息,甚至像人类一样做出反应,这些是NLP自然语言处理的主要内容。

百香果NPL自然语言处理


        字是汉语语言中最基本的单元,字可以组成词,词语能组成句子,几句话又能组成精彩的段落,段落又能组成有中心思想的文章,文章又能编织成系统又全面的书。百香果NPL就是以不同的维度、方式、方法,让汉字、词汇、句子...的收集、分类、归类、存档、陈列展示、应用更友好。为标注语料库、知识工程等中文NPL自然语言处理增砖添瓦。

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什么是NLP自然语言处理

        NLP技术诞生于1950年代,其分支也枝繁叶茂。有基于语法和规则的方法,也有基于统计学习的方法,从 21世纪初以来蓬勃发展的深度学习、深度强化学习和迁移学习的方法在 NLP 领域也被广泛地使用。微观层面,在学术界一般将 NLP 划分为四个层级:即词法(Lexicon)、句法(Syntax)、语义(Semantics)和语用(Pragmatics)。面向普通大众,也通常使用偏向应用层面的直接的划分方法,即字词级、  句段级和篇章级。

NLP技术的分类

        NLP技术在宏观层面通常又划分为划分为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两部分。通俗的讲,自然语言理解就是我们常说的“阅读”,即让计算机读懂语言文字的技术。而自然语言生成则是“写作”,即让计算机能够像人类一样写句子和文章的技术。除此之外,光学字符识别(OCR)和语音技术(包括识别与合成),也会在某些场景下被归为自然语言处理的一部分。

NLP 是实现认知智能的关键

        人工智能(AI)通常被分为三大块:计算智能,感知智能和认知智能。计算智能方面,以 AlphaGo 打败了人类围棋最顶尖选手李世石和柯洁为标志,已将人类远远抛在后面。感知智能则以语音和图像技术为代表,对应于人类的视觉和听觉,经过近十几年深度学习、迁移学习等技术的发展,也在非常多领域超越了人类。人工智能在近些年不断的在计算智能和感知智能上发展,一方面是技术迅猛发展的原因,另外一方面也是人类并不擅长这两种。然而,在认知智能上,目前还有待技术层面的进一步突破,而这里面的关键就是 NLP 技术。

        一般认为,认知智能是以语言为基础,实现推理、思考、决策和想象。语言,是人类区别于动物的标志性能力,而让机器拥有语言能力的关键技术就是自然语言处理技术。当前计算机在认知智能上还处于非常初级的阶段,特别是在中文上。今年遍地开花的各类智能音箱,随便与之对话几句便能够感受到强烈的“智障”气息。因此,为了达到更强的认知智能,急需 NLP 技术的进一步发展。当前学术界的热点也在往 NLP 领域迁徙,投向 NLP 方面的资本也在增加。

        NLP自然语言处理是计算机以一种聪明而有用的方式分析,理解和从人类语言中获取意义的一种方式。通过利用NLP,开发者可以组织和构建知识来执行自动摘要,翻译,命名实体识别,关系提取,情感分析,语音识别和话题分割等任务。

        NLP的常见领域:分词,词性标注,命名实体识别,句法分析,语义识别,垃圾邮件识别,拼写纠错,词义消歧,中文输入法,语音识别,音字转换,机器翻译,自动问答……

NLP处理的主要范畴

        NLP的应用无处不在,因为人们用语言进行大部分沟通:网络搜索,广告,电子邮件,客户服务,语言翻译,发布学报告等等。NLP应用背后有大量的基础任务和机器学习模型。

        文本朗读(Text to speech)/语音合成(Speech synthesis)语音识别(Speech recognition)中文自动分词(Chinese word segmentation)词性标注(Part-of-speech tagging)句法分析(Parsing) 自然语言生成(Natural language generation)文本分类(Text categorization)信息检索(Information retrieval)信息抽取(Information extraction)文字校对(Text-proofing)问答系统(Question answering)机器翻译(Machine translation)自动摘要(Automatic summarization)文字蕴涵(Textual entailment)

NLP的目前发展现状

基本解决,如:词性标注、命名实体识别、垃圾邮件识别。

长足进展,如:情感分析、共指消解、词义消歧、句法分析、机器翻译、信息抽取。

充满挑战,如:自动问答、复述、文摘提取、会话机器人等。