大家好，在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据，例如 Excel 里的数据。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如文章、图片、音频、视频等。在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用，本文将介绍自然语言处理NLP的关键知识点。

1.自然语言处理NLP

每种动物都有自己的语言，机器亦然。自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。人类通过语言来交流，狗通过叫声来交流，机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言，NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁。

2.NLP的难点

NLP的难点主要体现在以下5个方面：

• 语言的多样性：语言是没有规律的，或者说规律是错综复杂的。

• 语言的歧义性：语言是可以*组合的，可以组合复杂的语言表达。

• 语言的鲁棒性：语言是一个开放集合，可以任意地发明创造一些新的表达方式。

• 语言的知识依赖：语言需要联系到实践知识，有一定的知识依赖。

• 语言的上下文：语言的使用要基于环境和上下文。

3.NLP未来发展方向

3.1 语音助手

语音助手是自然语言处理（ NLP ）技术的重要应用之一，它使用 NLP 技术来理解用户的语音指令和自然语言提问，并做出相应的回应和操作。语音助手需要 NLP 技术来进行语音识别、语音合成、自然语言理解和自然语言生成等多项任务。 

NLP 技术可以帮助语音助手实现以下功能：

• 语音识别：将用户的语音指令转换成文本。

• 语音合成：将机器的回应转换成语音输出。

• 自然语言理解：理解用户的语言意图，并将其转换成机器可处理的指令。

• 自然语言生成：根据用户的需求和上下文生成自然语言的回答。

3.2 自动文本摘要

自动文本摘要是自然语言处理（ NLP ）技术的一种应用，它可以将一篇较为冗长的文章摘要成一段较为简洁明了的内容，便于人们快速浏览和理解。自动文本摘要技术主要包括以下几个方面：

• 文本处理：从原始文本中去除噪声和冗余信息，例如标点符号、停用词、重复词语等。

• 句子分割：将文本分割成单独的句子，便于后续处理和分析。

• 文本向量化：将每个句子转换成向量表示，便于计算机进行处理和比较。

• 句子重要度评估：使用各种算法和技术来评估每个句子的重要度，如 tf - idf 、 TextRank 等。

• 摘要生成：根据评估结果，选取一定数量的重要句子，组成最终的摘要内容。

自动文本摘要技术可以帮助人们快速浏览和理解较长的文章，节省时间和提高效率。同时，它在新闻聚合、搜索引擎、信息推荐等领域也有广泛的应用。

3.3 情感分析 

情感分析（ Sentiment Analysis ）是一种自然语言处理技术，它可以自动识别文本中的情感倾向，例如正向、负向或中性。

情感分析可以应用于如下领域：品牌管理、政治舆情分析、市场研究等。情感分析主要有两种方法：基于词典的方法和基于机器学习的方法。

在基于词典的方法中，将文本的情感极性通过情感词典进行判断；在基于机器学习的方法中，使用已标注的情感数据进行训练，然后根据分类模型对新的文本进行分类。

3.4 机器翻译

机器翻译（ Machine Translation ）是自然语言处理( NLP ）技术中的一项重要应用。它指使用计算机程序将一种自然语言的文本转化为另一种自然语言的文本，主要涉及以下几个方面。

• 识别语言和语法：机器翻译需要识别源语言的语言和语法规则，并将其转化为目标语言的语言和语法规则。

• 建立语言模型：机器翻译需要建立源语言和目标语言的语言模型，用于预测单词和短语的排列。

• 开发翻译算法：根据具体的翻译任务，机器翻译需要采用不同的翻译算法，例如统计机器翻译 SMT 和神经机器翻译 NMT 。

• 优化翻译结果：机器翻译需要对翻译结果进行评估和优化，以提高翻译质量。

机器翻译的应用领域非常广泛，包括电子商务、金融、*、旅游、医疗等各个领域。

3.5 自然语言生成

自然语言生成（ Natural Language Generation ）是自然语言处理（ NLP ）技术中的一项重要应用，它指通过计算机程序将结构化数据转化为自然语言的文本。

自然语言生成主要涉及以下几个方面：

• 分析数据和语境：自然语言生成需要研究和分析输入的结构化数据和语境信息，以确定生成文本的风格和内容。

• 建立文本生成模型：自然语言生成需要建立一个文本生成模型，该模型需要考虑到语言的语法、语义和语言习惯等因素。

• 确定文本生成方式：自然语言生成需要选择合适的文本生成方式，如模板式生成、基于规则生成、基于统计的生成和机器学习生成等方法。

• 优化文本生成结果：自然语言生成需要对生成的文本进行评估和优化，以提高生成文本的质量和自然度。

自然语言生成的应用领域非常广泛，包括自动生成新闻、自动生成广告、自动生成问答、自动生成教育内容、自动生成文档等。自然语言生成为人们提供了一种更高效、更自然的沟通方式，促进了人类与计算机之间的交互。