自然語言處理簡介

我們正式成為數字主導世界的一部分，我們的生活圍繞技術及其創新展開。 世界每秒鐘都會產生大量難以理解的數據，其中大部分是非結構化的。 自從大數據和數據科學開始在 IT 和業務領域獲得關注以來，理解這些原始的、非結構化的大量數據以促進數據驅動的決策和創新就變得至關重要。 但是，我們究竟如何才能使非結構化數據具有一致性呢？
答案很簡單——通過自然語言處理(NLP)。

自然語言處理 (NLP)

簡單來說，NLP 是指計算機理解人類語音或文本的能力，因為它是口頭或書面的。 更全面地說，自然語言處理可以定義為人工智能的一個分支，它使計算機能夠掌握、理解、解釋和操縱計算機與人類和人類語言交互的方式。 它從計算語言學和計算機科學中汲取靈感，以彌合人類語言與計算機理解之間存在的差距。
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自然語言處理的概念並不新鮮——大約七十年前，計算機程序員使用“打孔卡”與計算機進行通信。 然而，現在我們有了像 Siri 和 Alexa 這樣的智能個人助理，我們可以很容易地用人類語言與之交流。 例如，如果您問 Siri， “嘿，Siri，給我播放歌曲 Careless Whisper” ，Siri 會快速回复您“好的”或“確定”並為您播放歌曲！ 多麼酷啊？

不，這不是魔法！ 這完全是因為 NLP 由 AI、ML 和深度學習技術提供支持。 讓我們為你分解它——當你對著你的設備說話時，它就會被激活。 激活後，它會執行特定操作來處理您的語音並理解它。 然後，它非常巧妙地以類似人類的聲音清晰地回复您。 而最讓人印象深刻的是，這一切都在不到五秒的時間內完成！

自然語言處理的職業機會

正如我們上面提到的，自然語言處理允許計算機以他們自己的語言與人類進行交互。 通過 NLP，計算機可以聽到語音和閱讀文本，同時解釋和測量其背後的情緒以做出相應的反應。 由於全球大多數公司都在利用大數據，因此該行業各個部門的組織和機構都在訴諸 NLP 技術和工具，從海量數據集中提取有意義的信息。 Natural Language Toolkit (NLTK)、Stanford NLP、MALLET 和 Apache OpenNLP 是一些在實際案例和應用程序中使用的流行開源 NLP 庫。
對自然語言處理領域日益增長的興趣正在為專門從事數據科學、機器學習和計算語言學的專業人士創造新的職業機會。 Facebook、谷歌、索尼愛立信、英國航空公司、摩根大通、复地集團、安永、美國運通、美林、殼牌、凱爾特人和塞恩斯伯里等知名組織聘請自然語言處理專家和分析師。
NLP 中的工作角色非常多樣化和分支，例如 NLP 工程師、NLP 科學家、NLP 架構師、畫外音藝術家、NLP 應用研究科學家、認知數據科學家等等。 除了這些角色之外，自然語言處理領域最突出的工作角色之一是教練。 許多公司聘請 NLP 專家在各自機構中進行高管績效指導。
NLP專業人員的薪水相當不錯。 例如，美國機器學習 NLP 工程師的平均年薪介於 119,256 美元至 169,853 美元之間。 另一方面，NLP 研究科學家的年收入約為 72,040 美元。

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現實世界中的自然語言處理

如今，自然語言處理主要用於文本挖掘、機器翻譯和自動問答。 事實上，NLP 已經在許多現實世界的用例中找到了它的應用，包括自動文本摘要、詞性標記、主題提取、情感分析、命名實體識別、關係提取、詞幹提取等等。
以下是眾多行業中的公司如何利用自然語言處理：
Microsoft Word 的“拼寫檢查”功能是 NLP 最基本的應用之一。 話又說回來，NLP 技術在流行的搜索引擎如穀歌和必應中如火如荼。 這些搜索引擎利用 NLP 技術從文本中識別和提取關鍵字，以解析搜索查詢並在其網站上填充搜索索引。
企業正在使用 NLP 技術、情感分析來了解和解釋客戶對其產品和服務的反應。 通過揭示客戶的情感前景和反應，情感分析使公司能夠根據客戶的品味和偏好來增強他們的產品和服務。
蘇格蘭皇家銀行一直是文本分析的最大支持者之一。 通過使用文本分析，該銀行能夠通過深入研究來自電子郵件、調查和投訴電話的客戶反饋數據來揭示重要的模式和趨勢。 通過文本分析分析和解釋這些數據，銀行能夠了解客戶的不滿並加以改進。
在金融領域，公司應用 NLP 技術從純文本中提取有意義和相關的信息，並使用由此獲得的數據，他們可以製定數據驅動的交易決策和策略。
雖然這些基本上是基於文本的 NLP 技術和應用程序，但自然語言處理也已擴展到語音和語音識別。 就像我們在本文開頭提到的那樣，NLP 用於智能個人助理，例如 Apple 的 Siri、Microsoft 的 Cortana 和 Amazon 的 Alexa。 這些虛擬助手可以執行各種任務——從簡單的任務（例如改變房間的照明和提供天氣更新）到更複雜的任務（例如為您在線購物）。

成為 ML 和 NLP 專家所需的技能

由於自然語言處理連接了語言學和計算機這兩個世界，因此它需要在這兩個領域具有一定程度的專業知識。

語言學

您需要能夠理解語言學的基本方面和概念，如語音識別、信息提取、句子碎片、詞性等。

編程

ML NLP 工程師或 NLP 研究科學家必須具備良好的編程技能。 您應該精通至少一種編程語言，無論是 Python、Java 還是 Ruby，或者任何其他高級語言。 此外，您應該具備基本的 ML（分類、回歸、概率估計、數據集成、決策樹等）和 NLP（語法、語義、語音識別等）概念。
除了這些技能之外，您還需要具備概率與統計以及遞歸神經網絡 (RNN) 的基本知識。 這些是許多研究領域的基本組成部分，NLP 也不例外。
6次人工智能震驚世界

隨著 AI 和 ML 技術的不斷進步，它正在為自然語言處理領域帶來新的令人興奮的工作前景。 2016 年，自然語言處理成為Upwork全球就業市場上最熱門的技能。 這表明，在不久的將來，對能夠同時兼顧計算機編程和自然語言處理技能的熟練和訓練有素的專業人員的需求必將大幅上升。