自然語(yǔ)言處理（NLP）是一門機(jī)器學(xué)科，其主要目的是處理人類語(yǔ)言或類似人類語(yǔ)言的書面、口語(yǔ)和組織方式的數(shù)據(jù)。它起源于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)，利用計(jì)算機(jī)科學(xué)來(lái)理解語(yǔ)言的原理。然而，NLP 不僅僅是開(kāi)發(fā)理論框架，它還是一門工程學(xué)科，旨在創(chuàng)造技術(shù)來(lái)完成任務(wù)。 NLP 經(jīng)常被用于語(yǔ)音識(shí)別，其重點(diǎn)是將口語(yǔ)解析為單詞，將聲音轉(zhuǎn)換為文本，反之亦然。大多數(shù) NLP 任務(wù)都是翻譯人類文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)，以幫助計(jì)算機(jī)解釋接收到的信息。NLP 可細(xì)分為兩個(gè)領(lǐng)域：

1）自然語(yǔ)言理解（NLU），為了理解給定文本背后的含義，需要進(jìn)行語(yǔ)義分析；

2）自然語(yǔ)言生成（NLG），側(cè)重于機(jī)器生成的文本。

一、自然語(yǔ)言處理公司

NLP 公司專注于 NLP 技術(shù)，該技術(shù)涉及使用計(jì)算算法和語(yǔ)言模型，使機(jī)器能夠理解、分析和生成人類語(yǔ)言。這些公司創(chuàng)建軟件應(yīng)用程序、工具和服務(wù)，利用這種技術(shù)提供多種語(yǔ)言相關(guān)功能，包括語(yǔ)音識(shí)別、情感分析、語(yǔ)言翻譯、聊天機(jī)器人和文本分析。NLP 公司聘請(qǐng) NLP 專家、語(yǔ)言學(xué)家和軟件工程師共同開(kāi)發(fā)和改進(jìn) NLP 算法和模型。這些公司提供的服務(wù)被部署在多個(gè)行業(yè)，包括醫(yī)療保健、金融、客戶服務(wù)和營(yíng)銷。在解決社會(huì)公正、氣候變化和教育等領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題時(shí)，它們的使用速度也在不斷加快。 

二、自然語(yǔ)言處理技術(shù)

1.語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本：用于將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本。任何接受語(yǔ)音命令或提供口語(yǔ)問(wèn)題答案的應(yīng)用程序都需要它。語(yǔ)音識(shí)別面臨的挑戰(zhàn)與人們說(shuō)話的方式有關(guān)，語(yǔ)速快、單詞混雜、重音和語(yǔ)調(diào)各異、使用不正確的語(yǔ)法都會(huì)影響語(yǔ)音識(shí)別的效果。

2.語(yǔ)音部分標(biāo)記：這也稱為語(yǔ)法標(biāo)記。它包括根據(jù)用法和上下文識(shí)別給定單詞或文本的語(yǔ)篇。例如，在句子 “I can make a paper plane ”中，語(yǔ)篇標(biāo)簽有助于將“make”一詞識(shí)別為動(dòng)詞，而在 “What make of car do you own？”中，語(yǔ)篇標(biāo)簽則有助于將其識(shí)別為名詞。

3.詞義消歧：這包括通過(guò)語(yǔ)義分析來(lái)選擇具有多個(gè)含義的單詞的含義。這有助于確定在特定語(yǔ)境中最有意義的詞。

4.命名實(shí)體識(shí)別：這包括將單詞或短語(yǔ)識(shí)別為有用的實(shí)體。它可用于將“肯塔基” 識(shí)別為一個(gè)地點(diǎn)，或?qū)ⅰ癝ita”識(shí)別為一個(gè)女人的名字。

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

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

7.自然語(yǔ)言生成：它涉及將結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為人類語(yǔ)言。

NLP 前景廣闊，仍有不斷進(jìn)步和創(chuàng)新的空間。以下是影響其未來(lái)的主要趨勢(shì)和發(fā)展。

1.增強(qiáng)型語(yǔ)言模型：像 GPT-3 這樣的 NLP 模型已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的能力，然而，我們肯定希望在未來(lái)看到更強(qiáng)大的模型，它們能夠更好地理解人類語(yǔ)言的細(xì)微差別，并生成語(yǔ)句流暢、語(yǔ)義自然的文本。

2.多模態(tài) NLP：這項(xiàng)技術(shù)正在不斷擴(kuò)展，包括圖像和視頻等其他模態(tài)，使機(jī)器能夠理解和生成各種格式的內(nèi)容。

3.個(gè)性化語(yǔ)言模型：隨著產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不斷增加，NLP 模型將能夠根據(jù)個(gè)人喜好和需求個(gè)性化內(nèi)容。

4.加強(qiáng)語(yǔ)言翻譯：由于開(kāi)發(fā)了更精確和更能感知上下文的翻譯模型，語(yǔ)言翻譯將不斷改進(jìn)。

NLP 可以在多個(gè)方面對(duì)世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。然而，NLP 也面臨許多爭(zhēng)議，了解這些爭(zhēng)議也是作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的實(shí)踐者的重要職責(zé)。因此，從以上分享的見(jiàn)解中我們可以清楚地看到，NLP有著光明的未來(lái)，我們可以期待在未來(lái)幾年中看到這項(xiàng)技術(shù)的更多創(chuàng)新應(yīng)用。

原文標(biāo)題：A glance at natural language processing

原文作者：Rayan Potter