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揭秘 | 電話機器人的「理解」秘密 2 —— 自然語言處理

　　　　自然語言處理是人工智能' target='_blank'>人工智能發(fā)展最早，且率先商業(yè)化的技術(shù)，是未來人機交互的趨勢，現(xiàn)在很多智能產(chǎn)品都離不開自然語言處理。近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷突破，自然語言處理技術(shù)也趨于成熟發(fā)展，廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)領(lǐng)域。　　自然語言處理應(yīng)用場景豐富，一方面主要應(yīng)用于智能設(shè)備上，包括移動設(shè)備、智能車載、智能家居等，改變了傳統(tǒng)的人機交互模式；另一方面針對垂直領(lǐng)域需求應(yīng)用，智能語音機器人' target='_blank'>語音機器人的出現(xiàn)，提高了人工效率，除了傳統(tǒng)的呼叫中心對話系統(tǒng)外，還應(yīng)用于金融、教育、保險等行業(yè)。　　自然語言處理的市場仍然在持續(xù)發(fā)展，據(jù)Tractica報告顯示，到2025年，自然語言處理領(lǐng)域的軟硬件及服務(wù)總市場規(guī)模將達233億美金；我國人工智能市場增長中，自然語言處理也將居于重要地位。

　　1、自然語言處理的定義

　　自然語言處理是計算機科學(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)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。簡單說，它就是為了讓機器能夠既理解人類的自然語言文本意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，實現(xiàn)人機之間的通信。

　　2、自然語言處理的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

　　分詞　　詞是最小的能夠獨立活動的有意義的語言成分，英文單詞之間是以空格作為自然分界符的，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記，中文分詞是中文文本處理的一個基礎(chǔ)步驟，也是中文人機自然語言交互的基礎(chǔ)模塊。　　在人機自然語言交互中，成熟的中文分詞算法能夠達到更好的自然語言處理效果，幫助計算機理解復(fù)雜的中文語言。其技術(shù)可分為三大類：基于字典、詞庫匹配的分詞方法；基于詞頻度統(tǒng)計的分詞方法和基于知識理解的分詞方法。　　詞性標(biāo)注 　　詞性標(biāo)注（part-of-speechtagging）,又稱為詞類標(biāo)注或者簡稱標(biāo)注，是指為確定每個詞是名詞、動詞、形容詞或者其他詞性的過程。它是很多NLP任務(wù)的預(yù)處理步驟，如句法分析預(yù)處理、詞匯獲取預(yù)處理和信息抽取預(yù)處理。　　在漢語中，大多數(shù)詞語只有一個詞性，或者出現(xiàn)頻次最高的詞性遠遠高于第二位的詞性。據(jù)說單純選取最高頻詞性，就能實現(xiàn)80%準(zhǔn)確率的中文詞性標(biāo)注程序。　　命名實體識別 　　命名實體識別（NamedEntityRecognition，簡稱NER），又稱作專名識別，是指識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構(gòu)名、專有名詞等。　　命名實體識別通常包括兩部分：實體邊界識別和確定實體類別（人名、地名、機構(gòu)名或其他）。它是信息提取、問答系統(tǒng)、句法分析、機器翻譯、面向SemanticWeb的元數(shù)據(jù)標(biāo)注等應(yīng)用領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)工具，在自然語言處理技術(shù)走向?qū)嵱没倪^程中占有重要地位。

　　3、自然語言處理的應(yīng)用場景

　　機器翻譯 　　機器翻譯，又稱為自動翻譯，是利用計算機將一種自然語言(源語言)轉(zhuǎn)換為另一種自然語言(目標(biāo)語言)的過程。它是自然語言處理最為人知的場景。　　整個機器翻譯的過程可以分為原文分析、原文譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成3個階段。根據(jù)輸入的媒介不同，又可以細分為文本翻譯、語言翻譯等。如今國內(nèi)外都有一些比較成熟的機器翻譯產(chǎn)品，比如Google翻譯、百度翻譯等等。　　信息提取 　　信息抽取是從自然語言文本中抽取指定類型的實體、關(guān)系、事件等事實信息，并形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出的文本處理技術(shù)。在很多搜索引擎的公司，都會采集各種數(shù)據(jù)，然后進行信息的提取分析。將電子郵件程序自動添加實踐到日歷中，就涉及信息提取技術(shù)了。　　智能問答系統(tǒng) 　　智能問答系統(tǒng)以一問一答形式，精確的定位網(wǎng)站用戶所需要的提問知識，通過與網(wǎng)站用戶進行交互，為網(wǎng)站用戶提供個性化的信息服務(wù)。需要對自然語言查詢語句進行某種程度的語義分析，然后到知識庫中查找適合的答案并通過一個排序機制找出最佳的答案。　　智能問答系統(tǒng)是將積累的無序語料信息，進行有序和科學(xué)的整理，并建立基于知識的分類模型；這些分類模型可以節(jié)約人力資源，提高信息處理的自動性，降低網(wǎng)站運行成本。　　當(dāng)然，自然語言處理的應(yīng)用場景還不僅如此，隨著技術(shù)的成熟，自然語言處理還會應(yīng)用于更多的場景之中。

　　擴展：【悟空揭秘】電話機器人' target='_blank'>電話機器人的「識別」秘密1——語音識別

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