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學(xué)習(xí)人工智能,這項核心技術(shù)你必須知道!

人工智能
自然語言處理研究實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法,涉及的領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。本文主要介紹了自然語言處理在信息檢索、機(jī)器翻譯、文檔分類、問答系統(tǒng)、語音識別、語義理解、文本挖掘、信息抽取、社交媒體分析和情感分析的流程和應(yīng)用。

 自然語言處理(NLP)是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。涉及的領(lǐng)域較多,主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

 

從語音識別到智能家居,從人機(jī)大戰(zhàn)到無人駕駛,人工智能的“演化”給我們社會上的一些生活細(xì)節(jié),帶來了一次又一次的驚喜。同時,人工智能也掌握著多種核心技術(shù)。

 

自然語言處理:利用計算機(jī)為工具,對書面實行或者口頭形式進(jìn)行各種各樣的處理和加工的技術(shù),是研究人與人交際中以及人與計算機(jī)交際中的語言問題的一門學(xué)科,是人工智能的主要內(nèi)容。

 

自然語言處理是研究語言能力和語言應(yīng)用的模型,建立計算機(jī)(算法)框架來實現(xiàn)這樣的語言模型,并完善、評測、最終用于設(shè)計各種實用系統(tǒng)。

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自然語言處理的應(yīng)用

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信息檢索


信息檢索起源于圖書館資料查詢檢索,引入計算機(jī)技術(shù)后,從單純的文本查詢擴(kuò)展到包含圖片,音視頻等多媒體信息檢索,檢索對象由數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)。

 

常見模型:布爾模型,向量空間模型,概率模型

常用技術(shù):倒排索引,隱語義分析(LDA等)

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性,翻譯性取得了巨大提升。

 

文檔分類

文檔分類:其目的就是利用計算機(jī)系統(tǒng)對大量的文檔按照一定的分類標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)自動歸類。

 

文檔分類的方法有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法(如svm,decision tree)和基于深度學(xué)習(xí)(如cnn,rnn)的方法。

 

流程:樣本處理 — 特征選擇 — 分類。

應(yīng)用:圖書管理、內(nèi)容管理、情感分析等

問答系統(tǒng)


問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題,系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。

 

語音識別

語音識別(Speech Recognition):將輸入計算機(jī)的語音信號轉(zhuǎn)換成書面語表示。

應(yīng)用:文字錄入、人機(jī)通訊、語音翻譯等

 

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解,并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。語義理解技術(shù)目前在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。

 

文本挖掘

主要包括對文本進(jìn)行聚類、分類、抽取摘要、情感分析等。同時,要對挖掘的信息和知識的進(jìn)行可視化,形成交互式的表達(dá)界面。

 

信息抽取

信息抽取 即從自然語言文本中抽取出特定的事件或事實信息,幫助我們將海量內(nèi)容自動分類、提取和重構(gòu)。

這些信息通常包括實體、事件、關(guān)系。

 

例如從新聞中抽取時間、地點、關(guān)鍵人物,或是從技術(shù)文檔中抽取產(chǎn)品名稱、開發(fā)時間、性能指標(biāo)等。

與自動摘要相比,信息抽取更有目的性,并能將找到的信息以一定的框架展示。

 

信息抽取被廣泛應(yīng)用在:信息檢索、問答系統(tǒng)、情感分析、文本挖掘

 

社交媒體分析

社交媒體的應(yīng)用,如Twitter和Facebook,都有標(biāo)簽和趨勢,并使用自然語言處理來跟蹤和監(jiān)控這些標(biāo)簽和趨勢,以了解世界各地正在交談的話題。此外,自然語言通過過濾負(fù)面的、攻擊性的和不恰當(dāng)?shù)脑u論和帖子來幫助優(yōu)化過程。

 

情感分析

這也被稱為情感的人工智能,它是從書面和口頭語料庫中識別、提取和量化情感和情感狀態(tài)的過程。情感分析工具用于處理諸如客戶評論和社交媒體帖子之類的事情,以理解對特定事物的情緒反應(yīng)和意見,比如新餐廳的菜品質(zhì)量。

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其實自然語言處理所涉獵的范圍不局限于上述幾點,自然語言處理的終極目標(biāo)是用自然語言與計算機(jī)進(jìn)行通信,使人們可以用自己最習(xí)慣的語言來使用計算機(jī),而無需再花大量的時間和精力去學(xué)習(xí)不很自然和習(xí)慣的各種計算機(jī)語言。這樣看來,自然語言處理是真的很牛!

責(zé)任編輯:梁菲 來源: 職坐標(biāo)在線
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