自然語言理解初學者指南
已發表: 2018-01-31“如果一台計算機能夠欺騙人類使其相信它是人類，那麼它就應該被稱為智能計算機。”
——艾倫·圖靈
人工智能的整個範圍都基於能夠“理解”和“響應”人類的機器。 如果沒有機器能夠像其他人一樣以自然語言與人類互動，這是不可能的。 此外，理解不僅僅涉及信息和數據的交換，還涉及情感、感受、想法和意圖的交換。 機器能做到嗎？ 好吧，答案是肯定的，甚至不再那麼令人驚訝了。 這種能夠順暢促進人機交互的神奇技術是什麼？ 它是自然語言理解。
目錄
什麼是自然語言理解？
自然語言理解是自然語言處理的一部分。 它對內容、基於文本的元數據進行分析，並以自然的人類語言生成摘要內容。 它與自然語言生成的過程相反。 NLG 處理數據形式的輸入並以純文本形式生成輸出，而自然語言理解工具處理自然語言的文本或語音，並通過匯總、編輯或創建語音響應來生成適當的響應。
他們說數據是新的石油——真的是這樣嗎？
自然語言理解與自然語言處理
自然語言處理是一個廣泛的術語，包括自然語言理解和自然語言生成以及許多其他圍繞機器翻譯和分析自然語言以執行某些命令的技術。
自然語言處理示例
自然語言處理無處不在，我們在日常生活中使用它甚至沒有意識到它。 您知道垃圾郵件是如何與您的電子郵件分開的嗎？ 或者可以節省大量時間的自動更正和預測輸入，這是怎麼發生的？ 好吧，這都是自然語言處理的一部分。 以下是廣泛使用的自然語言處理技術的一些示例：
- 智能個人助理——我們都熟悉 Siri 和 Cortana。 這些執行任務、提供服務、結合用戶輸入、位置感知以及從各種在線資源訪問信息的能力的移動軟件產品無疑是自然語言處理的最大成就之一。
- 機器翻譯——要在 Instagram 上閱讀美麗圖片的描述或在 Facebook 上閱讀更新，我們都至少使用過一次“查看翻譯”命令。 谷歌翻譯服務可以在緊急情況下提供幫助，或者有時只是為了學習一些新單詞。 這些都是機器翻譯的例子，機器為我們提供從一種自然語言到另一種自然語言的翻譯。
- 語音識別——將口語轉換成數據是自然語言處理的一個例子。 它用於多種用途，例如聽寫 Microsoft Word、語音生物識別、語音用戶界面等。
- 情感計算——這不過是對機器的情商訓練。 他們學會理解你的情緒、感受和想法，以更人性化的方式與你互動。
- 自然語言生成——自然語言生成工具掃描結構化數據，進行分析並生成以自然語言生成的文本格式的信息。
- 自然語言理解——如上所述，它掃描以自然語言編寫的內容並生成小的、易於理解的文本摘要。
當今可用的自然語言理解的最佳工具
自然語言處理以最自然的形式和實時處理人類語言，因為它出現在社交媒體內容、電子郵件、網頁、推文、產品描述、報紙文章和科學研究論文等中，在多種語言。 企業需要不斷地密切關注所有這些內容。 這裡有一些流行的自然語言理解軟件產品可以有效地幫助他們完成這項艱鉅的任務。
- Wolfram – Wolfram Alpha 是由 Wolfram Alpha LLC（Wolfram Research 的子公司）開發的答案引擎。 它是一項在線服務，通過從外部來源的“精選數據”中計算答案來提供事實問題的答案。
- 自然語言工具包——自然語言工具包，也稱為 NLTK，是一套用於英語符號和統計自然語言處理 (NLP) 的程序。 它是用 Python 編程語言編寫的，由賓夕法尼亞大學的 Steven Bird 和 Edward Loper 開發。
- Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP 是一個基於註釋的 NLP 管道，提供核心自然語言分析。 基本發行版提供用於分析英語的模型文件，但引擎與其他語言的模型兼容。
- GATE（文本工程通用架構）——它提供了廣泛的自然語言處理任務。 它是跨行業使用超過 15 年的成熟軟件。
- Apache openNLP – Apache OpenNLP 是一個基於機器學習的工具包，用於處理自然語言文本。 它是用 Java 編寫的，由 Apache 軟件基金會製作。 它提供分詞器、卡盤、解析、詞性標註、句子分割等服務。
自然語言理解的應用
正如我們已經看到的，自然語言理解基本上只是一種智能機器閱讀理解。 現在讓我們仔細看看如何使用它來提高人力資源的效率和準確性，同時節省時間和精力，然後才能更好地利用這些資源。
- 收集數據和數據分析——為了能夠提供良好的服務，企業必須知道對他們的期望。 客戶反饋數據不是銷售或財務報表等數字數據。 它是開放式的，文本很重。 對於公司而言，要識別整個模式和趨勢，這些數據並根據已識別的差距或見解採取行動，對於生存和增長至關重要。 越來越多的公司意識到，實施自然語言理解解決方案可以為分析客戶反饋和產品評論等元數據提供強大的優勢。 在這種情況下，自然語言理解被證明比手動編碼等傳統方法更有效、更準確。 它可以幫助客戶的聲音更清晰、更快速地傳達給您，從而實現有效的戰略制定和富有成效的實施。
- 聲譽監控——與客戶對品牌的真實感受相比，客戶反饋只是冰山一角。 作為客戶，我們幾乎不參與客戶調查反饋。 因此，大多數真實的客戶情緒都被困在非結構化數據中。 新聞、博客文章、聊天和社交媒體更新包含大量此類數據，這些數據更自然，可用於了解客戶對產品或服務的“真實”感受。 自然語言理解軟件產品幫助企業掃描這些分散的數據並得出實際的推論。
- 客戶服務——自然語言理解能夠與未經培訓的個人交流，並能理解他們的意圖。 儘管存在一些人為錯誤，例如發音錯誤或字母或單詞轉置，NLU 仍能夠理解含義。 它還使用算法將人類語音分解為結構化本體，並找出人類語音的含義、意圖、情感和癥結。 NLU 最重要的目標之一是創建聊天機器人或人類交互機器人，它們可以在沒有任何人工監督的情況下與人類有效交流。 像 Nuance 這樣的各種軟件產品已經參與了客戶交互。
- 自動化交易——資本市場交易自動化不再是一個新現象。 現在有多種軟件產品和平台可以分析市場走勢、行業概況和公司的財務實力，並根據技術分析設計交易模式。 掃描財務報表、報告、市場新聞等各種來源的高級自然語言理解工具是自動交易系統的基礎。
- 市場情報—— “競爭對手在做什麼？” 是企業實時需要的最關鍵信息之一。 信息影響市場。 各個利益相關者之間的信息交流一直在設計和重新設計市場動態。 密切關注行業狀況對於製定強有力的戰略至關重要，但當今的內容分發渠道（RSS 提要、社交媒體、電子郵件）產生瞭如此多的信息，因此越來越難以密切關注這種非結構化的，多源內容。 金融市場已經開始嚴格使用自然語言理解工具來跟踪市場中的信息交換並幫助他們立即到達。
由於自然語言理解程序執行的各種功能，它在貿易、商業、商業和工業中的重要性不斷增加。 學習自然語言理解程序以確保自己事業成功是明智之舉。
數據科學、機器學習和大數據之間的區別！
學習自然語言理解的最佳方法是什麼？
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