自然语言理解初学者指南
已发表: 2018-01-31“如果一台计算机能够欺骗人类使其相信它是人类，那么它就应该被称为智能计算机。”
——艾伦·图灵
人工智能的整个范围都基于能够“理解”和“响应”人类的机器。 如果没有机器能够像其他人一样以自然语言与人类互动，这是不可能的。 此外，理解不仅仅涉及信息和数据的交换，还涉及情感、感受、想法和意图的交换。 机器能做到吗？ 好吧，答案是肯定的，甚至不再那么令人惊讶了。 这种能够顺畅促进人机交互的神奇技术是什么？ 它是自然语言理解。
目录
什么是自然语言理解？
自然语言理解是自然语言处理的一部分。 它对内容、基于文本的元数据进行分析，并以自然的人类语言生成摘要内容。 它与自然语言生成的过程相反。 NLG 处理数据形式的输入并以纯文本形式生成输出，而自然语言理解工具处理自然语言的文本或语音，并通过汇总、编辑或创建语音响应来生成适当的响应。
他们说数据是新的石油——真的是这样吗？
自然语言理解与自然语言处理
自然语言处理是一个广泛的术语，包括自然语言理解和自然语言生成以及许多其他围绕机器翻译和分析自然语言以执行某些命令的技术。
自然语言处理示例
自然语言处理无处不在，我们在日常生活中使用它甚至没有意识到它。 您知道垃圾邮件是如何与您的电子邮件分开的吗？ 或者可以节省大量时间的自动更正和预测输入，这是怎么发生的？ 好吧，这都是自然语言处理的一部分。 以下是广泛使用的自然语言处理技术的一些示例：
- 智能个人助理——我们都熟悉 Siri 和 Cortana。 这些执行任务、提供服务、结合用户输入、位置感知以及从各种在线资源访问信息的能力的移动软件产品无疑是自然语言处理的最大成就之一。
- 机器翻译——要在 Instagram 上阅读美丽图片的描述或在 Facebook 上阅读更新，我们都至少使用过一次“查看翻译”命令。 谷歌翻译服务可以在紧急情况下提供帮助，或者有时只是为了学习一些新单词。 这些都是机器翻译的例子，机器为我们提供从一种自然语言到另一种自然语言的翻译。
- 语音识别——将口语转换成数据是自然语言处理的一个例子。 它用于多种用途，例如听写 Microsoft Word、语音生物识别、语音用户界面等。
- 情感计算——这不过是对机器的情商训练。 他们学会理解你的情绪、感受和想法，以更人性化的方式与你互动。
- 自然语言生成——自然语言生成工具扫描结构化数据，进行分析并生成以自然语言生成的文本格式的信息。
- 自然语言理解——如上所述，它扫描以自然语言编写的内容并生成小的、易于理解的文本摘要。
当今可用的自然语言理解的最佳工具
自然语言处理以最自然的形式和实时处理人类语言，因为它出现在社交媒体内容、电子邮件、网页、推文、产品描述、报纸文章和科学研究论文等中，在多种语言。 企业需要不断地密切关注所有这些内容。 这里有一些流行的自然语言理解软件产品可以有效地帮助他们完成这项艰巨的任务。
- Wolfram – Wolfram Alpha 是由 Wolfram Alpha LLC（Wolfram Research 的子公司）开发的答案引擎。 它是一项在线服务，通过从外部来源的“精选数据”中计算答案来提供事实问题的答案。
- 自然语言工具包——自然语言工具包，也称为 NLTK，是一套用于英语符号和统计自然语言处理 (NLP) 的程序。 它是用 Python 编程语言编写的，由宾夕法尼亚大学的 Steven Bird 和 Edward Loper 开发。
- Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP 是一个基于注释的 NLP 管道，提供核心自然语言分析。 基本发行版提供用于分析英语的模型文件，但引擎与其他语言的模型兼容。
- GATE（文本工程通用架构）——它提供了广泛的自然语言处理任务。 它是跨行业使用超过 15 年的成熟软件。
- Apache openNLP – Apache OpenNLP 是一个基于机器学习的工具包，用于处理自然语言文本。 它是用 Java 编写的，由 Apache 软件基金会制作。 它提供分词器、卡盘、解析、词性标注、句子分割等服务。
自然语言理解的应用
正如我们已经看到的，自然语言理解基本上只是一种智能机器阅读理解。 现在让我们仔细看看如何使用它来提高人力资源的效率和准确性，同时节省时间和精力，然后才能更好地利用这些资源。
- 收集数据和数据分析——为了能够提供良好的服务，企业必须知道对他们的期望。 客户反馈数据不是销售或财务报表等数字数据。 它是开放式的，文本很重。 对于公司而言，要识别整个模式和趋势，这些数据并根据已识别的差距或见解采取行动，对于生存和增长至关重要。 越来越多的公司意识到，实施自然语言理解解决方案可以为分析客户反馈和产品评论等元数据提供强大的优势。 在这种情况下，自然语言理解被证明比手动编码等传统方法更有效、更准确。 它可以帮助客户的声音更清晰、更快速地传达给您，从而实现有效的战略制定和富有成效的实施。
- 声誉监控——与客户对品牌的真实感受相比，客户反馈只是冰山一角。 作为客户，我们几乎不参与客户调查反馈。 因此，大多数真实的客户情绪都被困在非结构化数据中。 新闻、博客文章、聊天和社交媒体更新包含大量此类数据，这些数据更自然，可用于了解客户对产品或服务的“真实”感受。 自然语言理解软件产品帮助企业扫描这些分散的数据并得出实际的推论。
- 客户服务——自然语言理解能够与未经培训的个人交流，并能理解他们的意图。 尽管存在一些人为错误，例如发音错误或字母或单词转置，NLU 仍能够理解含义。 它还使用算法将人类语音分解为结构化本体，并找出人类语音的含义、意图、情感和症结。 NLU 最重要的目标之一是创建聊天机器人或人类交互机器人，它们可以在没有任何人工监督的情况下与人类有效交流。 像 Nuance 这样的各种软件产品已经参与了客户交互。
- 自动化交易——资本市场交易自动化不再是一个新现象。 现在有多种软件产品和平台可以分析市场走势、行业概况和公司的财务实力，并根据技术分析设计交易模式。 扫描财务报表、报告、市场新闻等各种来源的高级自然语言理解工具是自动交易系统的基础。
- 市场情报—— “竞争对手在做什么？” 是企业实时需要的最关键信息之一。 信息影响市场。 各个利益相关者之间的信息交流一直在设计和重新设计市场动态。 密切关注行业状况对于制定强有力的战略至关重要，但当今的内容分发渠道（RSS 提要、社交媒体、电子邮件）产生了如此多的信息，因此越来越难以密切关注这种非结构化的，多源内容。 金融市场已经开始严格使用自然语言理解工具来跟踪市场中的信息交换并帮助他们立即到达。
由于自然语言理解程序执行的各种功能，它在贸易、商业、商业和工业中的重要性不断增加。 学习自然语言理解程序以确保自己事业成功是明智之举。
数据科学、机器学习和大数据之间的区别！
学习自然语言理解的最佳方法是什么？
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