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自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。

介绍

自然语言处理,是指用计算机对自然语言的形、音、 义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流,是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说,自然语言处理就是要计算机理解自然语言,自然语言处理机制涉及两个流程,包括自然语言理解和自然语言生成。

自然语言处理=文本处理+机器学习 

自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。

在自然语言处理技 术中,大量使用了编译原理相关的技术,比如词法分析,语法分析等等,除此之外,在理解这个层面,则使用了语义理解,机器学习等技术。作为唯一由人类自身创 造的符号,自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。依照百度机器学习专家余凯的说法“听与看,说白了就是阿猫和阿狗都会的。而仅仅有语言才是人类独有 的”。怎样利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解。一直是工业和学术界关注的焦点。

NLP原理

自然语言处理原理:形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化。

子服务

自然语言处理(NLP)是一款基于人工智能技术,针对各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的云服务,旨在帮助用户高效的处理文本。

自然语言处理包含如下子服务。

自然语言处理基础(Natural Language Processing Fundamentals),为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似度等自然语言相关的API,可用于智能问答、对话机器人、舆情分析、内容推荐、电商评价分析等场景中。

自然语言生成(Natural Language Generation,简称NLG),为用户提供包括文本摘要等语言生成相关的API,可用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要等场景中。

自然语言理解(Natural Language Understanding,简称NLU),为用户提供包括文本分类、情感分析等语言理解相关的API,可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。

机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通。

自然语言处理优势

1、功能全面

自然语言处理服务提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案,可覆盖不同行业的各类需求。

2、高效精准

可快速分析大数据量的文本,深度理解文本语义,更加精准的挖掘出文本中的关键信息。

3、简单易用

简单易用的API接口。无需下载SDK、购买服务器,支持跨平台调用。丰富的产品种类,可一站式开通、部署。

4、稳定可靠

故障自动迁移,服务可用性达99.95%,保障业务连续。数据多副本,数据持久性99.99995%,保障数据不丢失。

自然语言处理应用

语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。

NLP目前应用于7个重要领域:

1、句法语义分析:对于给定的句子,进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

2、信息抽取:从给定文本中抽取重要信息。通俗来说就是,了解谁在什么时候、什么原因、对谁做了什么、有什么结果。

3、文本挖掘:包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的界面表达。

4、机器翻译:把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。

5、信息检索:对大规模的文档进行索引。

6、问答系统:对一个自然语言表达的问题,由问答系统给出一个精准的答案。

7、对话系统:系统通过一些列的对话,跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。

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