自然语言处理简介

我们正式成为数字主导世界的一部分，我们的生活围绕技术及其创新展开。 世界每秒钟都会产生大量难以理解的数据，其中大部分是非结构化的。 自从大数据和数据科学在 IT 和业务领域开始受到关注以来，理解这些原始的、非结构化的大量数据以促进数据驱动的决策和创新就变得至关重要。 但是，我们究竟如何才能使非结构化数据具有一致性呢？
答案很简单——通过自然语言处理(NLP)。

自然语言处理 (NLP)

简单来说，NLP 是指计算机理解人类语音或文本的能力，因为它是口头或书面的。 更全面地说，自然语言处理可以定义为人工智能的一个分支，它使计算机能够掌握、理解、解释和操纵计算机与人类和人类语言交互的方式。 它从计算语言学和计算机科学中汲取灵感，以弥合人类语言与计算机理解之间存在的差距。
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自然语言处理的概念并不新鲜——大约七十年前，计算机程序员使用“打孔卡”与计算机进行通信。 然而，现在我们有了像 Siri 和 Alexa 这样的智能个人助理，我们可以很容易地用人类语言与之交流。 例如，如果您问 Siri， “嘿，Siri，给我播放歌曲 Careless Whisper” ，Siri 会快速回复您“好的”或“确定”并为您播放歌曲！ 多么酷啊？

不，这不是魔法！ 这完全是因为 NLP 由 AI、ML 和深度学习技术提供支持。 让我们为你分解它——当你对着你的设备说话时，它就会被激活。 激活后，它会执行特定操作来处理您的语音并理解它。 然后，它非常巧妙地以类似人类的声音清晰地回复您。 而最让人印象深刻的是，这一切都在不到五秒的时间内完成！

自然语言处理的职业机会

正如我们上面提到的，自然语言处理允许计算机以他们自己的语言与人类进行交互。 通过 NLP，计算机可以听到语音和阅读文本，同时解释和测量其背后的情绪以做出相应的反应。 由于全球大多数公司都在利用大数据，因此该行业各个部门的组织和机构都在诉诸 NLP 技术和工具，从海量数据集中提取有意义的信息。 Natural Language Toolkit (NLTK)、Stanford NLP、MALLET 和 Apache OpenNLP 是一些在实际案例和应用程序中使用的流行开源 NLP 库。
对自然语言处理领域日益增长的兴趣正在为专门从事数据科学、机器学习和计算语言学的专业人士创造新的职业机会。 Facebook、谷歌、索尼爱立信、英国航空公司、摩根大通、复地集团、安永、美国运通、美林证券、壳牌、凯尔特人和塞恩斯伯里等知名组织聘请自然语言处理专家和分析师。
NLP 中的工作角色非常多样化和分支，例如 NLP 工程师、NLP 科学家、NLP 架构师、画外音艺术家、NLP 应用研究科学家、认知数据科学家等等。 除了这些角色之外，自然语言处理领域最突出的工作角色之一是教练。 许多公司聘请 NLP 专家在各自机构中进行高管绩效指导。
NLP专业人员的薪水相当不错。 例如，美国机器学习 NLP 工程师的平均年薪介于 119,256 美元至 169,853 美元之间。 另一方面，NLP 研究科学家的年收入约为 72,040 美元。

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现实世界中的自然语言处理

如今，自然语言处理主要用于文本挖掘、机器翻译和自动问答。 事实上，NLP 已经在许多现实世界的用例中找到了它的应用，包括自动文本摘要、词性标记、主题提取、情感分析、命名实体识别、关系提取、词干提取等等。
以下是众多行业中的公司如何利用自然语言处理：
Microsoft Word 的“拼写检查”功能是 NLP 最基本的应用之一。 话又说回来，NLP 技术在流行的搜索引擎如谷歌和必应中如火如荼。 这些搜索引擎利用 NLP 技术从文本中识别和提取关键字，以解析搜索查询并在其网站上填充搜索索引。
企业正在使用 NLP 技术、情感分析来了解和解释客户对其产品和服务的反应。 通过揭示客户的情感前景和反应，情感分析使公司能够根据客户的品味和偏好来增强他们的产品和服务。
苏格兰皇家银行一直是文本分析的最大支持者之一。 通过使用文本分析，该银行能够通过深入研究来自电子邮件、调查和投诉电话的客户反馈数据来揭示重要的模式和趋势。 通过文本分析分析和解释这些数据，银行能够了解客户的不满并加以改进。
在金融领域，公司应用 NLP 技术从纯文本中提取有意义和相关的信息，并使用由此获得的数据，他们可以制定数据驱动的交易决策和策略。
虽然这些基本上是基于文本的 NLP 技术和应用程序，但自然语言处理也已扩展到语音和语音识别。 就像我们在本文开头提到的那样，NLP 用于智能个人助理，例如 Apple 的 Siri、Microsoft 的 Cortana 和 Amazon 的 Alexa。 这些虚拟助手可以执行各种任务——从简单的任务（例如改变房间的照明和提供天气更新）到更复杂的任务（例如为您在线购物）。

成为 ML 和 NLP 专家所需的技能

由于自然语言处理连接了语言学和计算机这两个世界，因此它需要在这两个领域具有一定程度的专业知识。

语言学

您需要能够理解语言学的基本方面和概念，如语音识别、信息提取、句子碎片、词性等。

编程

ML NLP 工程师或 NLP 研究科学家必须具备良好的编程技能。 您应该精通至少一种编程语言，无论是 Python、Java 还是 Ruby，或者任何其他高级语言。 此外，您应该具备基本的 ML（分类、回归、概率估计、数据集成、决策树等）和 NLP（语法、语义、语音识别等）概念。
除了这些技能之外，您还需要具备概率与统计以及递归神经网络 (RNN) 的基本知识。 这些是许多研究领域的基本组成部分，NLP 也不例外。
6次人工智能震惊世界

随着 AI 和 ML 技术的不断进步，它正在为自然语言处理领域带来新的令人兴奋的工作前景。 2016 年，自然语言处理成为Upwork全球就业市场上最热门的技能。 这表明，在不久的将来，对能够同时兼顾计算机编程和自然语言处理技能的熟练和训练有素的专业人员的需求必将大幅上升。