数据科学

自然语言处理的未来

日期: 2021年3月29日
阅读时间: 9 min

目前,我们的世界围绕了自动化。电子邮件过滤器,语音助理,预测文本,搜索结果,数据和文本分析。如果它不适用于人工智能,并且其主要分支机构之一,自然语言处理(NLP)是不可能的,这些自动化领域是不可能的。

虽然NLP在1950年开始重新开始历史悠久的研究历史,但最近只出现了许多用途。随着谷歌作为领先的搜索引擎的引入,我们的世界越来越昂贵,而且我们越来越繁忙,NLP已经悄悄进入我们的生活几乎被人们忽视。仍然,这是什么’在我们的日常生活中落后于多个便利。

与AI专家同样,NLP研究人员和科学家正试图将这种技术纳入尽可能多的方面。 对于自然语言处理似乎是明亮的未来以及随着动态演化的语言和技术,它将在曾经新的科学和业务领域使用。


什么是自然语言处理(NLP)?

从本质上讲,自然语言处理是关于 模仿和解释我们自然,口语,会话语言的复杂性。它’■计算语言学领域,这是一个相对较新的科学。虽然这似乎是一个简单的任务,它’这是研究人员已经抓头70年来的东西。看,语言非常复杂,特别是口语。像讽刺,情感,情感,新闻,俚语,以及连接的含义都是指数,地图,最终分析的所有意义都非常艰难。

尽管如此,我们的指控器可提供大量数据,NLP变得更加容易。您分析的数据越多,算法将越好。 由于加工能力的恒定进步,NLP的增长更加加速。 尽管NLP从其谦逊的开始以来,但行业专家表示,其实施仍然仍然是最大的 2021年的大数据挑战。

在将NLP投入使用之前,您’ll需要数据。通过使用信息检索软件,您可以刮掉互联网的大量部分。

NLP由两个基本任务组成:语法分析和语义分析。


语法分析

语法分析用于通过查看句子背后的语法来建立意义。还称解析,这是使用语言的语法惯例来构建文本的过程。基本上,它包括 通过将它们分成单词和短语组来分析句子 这创造了一个正确的句子。

这一点’T考虑到句子可能毫无意义,这是一个帮助手的语义分析的点。


语义分析

我们对语言的理解是基于收听它并了解背景和意义的多年。计算机使用各种编程语言进行操作,其中语义的规则几乎在石头上设置。现在,人类语言是不同的,因为它是动态的。利用机器学习算法的发明, 计算机变得能够了解我们的话语背后的含义和逻辑。 至少到一定程度。

虽然语法分析与可用的词典和建立的规则更容易,但语义分析是机器的更加艰难的任务。 人类中的意义是流体,这取决于许多情况下的上下文。 例如,谷歌在理解进入引擎中的查询背后的搜索意图越来越好。仍然,它’不完美。我打赌你’ve遇到了您输入特定查询并仍未存在的情况’得到你在寻找的东西。 NLP有助于这种程度,尽管神经网络只能得到如此准确。


NLP如何工作?

有许多与自然语言处理相关的技术。他们每个人都不同,尽管他们可以在一起使用时为您提供有关您的数据的宝贵洞察力。这些技术也是如此 减少处理数据所需的时间 通过删除和简化句子的特定元素。


情绪分析或意见采矿

由于名称表明,情感分析是对其陈述的调查 - 顾名思义。从本质上讲,它包括确定一部分文本是否具有对某个主题的积极,负面或中立态度。

现在, 更复杂的算法能够辨别声明背后的情绪。 悲伤,愤怒,幸福,焦虑,消极 - 可以得到强烈的感情。它’广泛用于营销,以发现对产品,活动,人,品牌等的态度。 数据科学服务 热衷于发展情绪分析,如图所示’■最受欢迎的NLP用例之一。


解析

解析是关于将句子分成其组件以找出其含义。通过调查某些单词之间的关系,算法能够建立其结构是什么。


鼻塞和掠夺者

Stemming是减少处理能力的使用的方法,从而缩短了分析时间。 Stemming将单词转换为他们的根源,例如,“buying”将被转换为“buy.”考虑句子“I’我要买一些鞋子,” and “我会买一些鞋子。”他们有相同的含义,所以 该算法将第一个不定式1减少到其杆,降低分析所需的数据量。

lemmatation与源于鼻塞的不同之处在于它将单词降低到最基本的形式中。

想象一下你 ’重新展望特拉信息以收集洞察力。这种情况将经常发生,以及您保存的时间很大。


命名实体认可

命名实体识别(ner)是使用预定义的类别匹配命名实体的过程。它包括首先检测命名实体,然后只是为其分配类别。一些最广泛使用的分类包括人员,公司,时间和地点。 当您需要概述巨大的写作时,人们很有帮助。


关系提取

关系提取过程从文本中获取名为实体,然后识别它们之间的关系。例如,您可以要求谷歌,“谁是英特尔主席,”和算法使用RE,将与之间的关系相关联“chairman” and “Intel,”为您提供正确的答案。在分析客户服务查询的大量部分时,也可以使用RE。它允许检测特定关系并在优先级地分类它们。反过来,这促进了您的支持任务并提高客户体验。


主题建模和分类

主题建模最常用于群集关键字 基于他们的模式和类似表达。它’S一种完全自动和无人驾驶的技术,这意味着它不起作用’T需要预定义的条件和人类能力。另一方面,主题分类需要您在分析之前为文本中的一组主题提供算法。虽然建模更方便,但它就不了’T为您提供准确的结果作为分类。


停止删除

NLP的一个基本要素之一,停止单词删除可摆脱为您提供很少的语义价值。通常,它消除了介词和连词,但也像是这样的话“is,” “my,” “I,” etc.


NLP在数据科学中使用

NLP在数据科学分支中有很多用途,然后转换为其他字段,尤其是在业务价值方面。


语音识别

NLP是语音识别的原因。 通过分析语音模式,意义,关系和单词分类,算法能够将语句组装成完整的句子。 使用深度学习,您也可以到达“teach”该机器识别您的口音或语音障碍更准确。此外,称为交互式语音响应的技术允许残疾人更容易地与机器通信。


市场分析

NLP允许公司通过分析大量可用数据来确定当前趋势。 使用主题分类,机器可以了解最常见的类别。例如,社交媒体分析可以为您提供关于您的行业,产品或品牌的洞察力直接从消费者那里’观点,改善了你的 商业智慧。你可以看看情绪是什么,哪个主题最常谈的是,你的竞争对手的意见是什么,最新的趋势等等。以及什么比观众更好的信息来源?


搜索结果

使用NLP,搜索引擎可以确定每个查询背后的意图。谷歌利用这种技术为您提供最佳结果。随着2019年伯特的引入,谷歌具有大大改善的意图检测和背景。这对于语音搜索特别有用,因为输入的查询通常更具会话和自然。 谷歌已经纳入了BERT,主要是因为每天进入多达15%的查询,以前从未使用过。 因此,该算法不得不’T有很多关于这些查询的数据,NLP有助于建立意图。


预测文本

NLP在日常通讯中找到它使用 通过为我们提供关于我们想要写的内容的预测。它允许应用程序通过为下一个单词提供准确的建议来了解我们编写和提高功能的方式。


语言翻译

在线翻译人员’没有NLP就可以了。 几年前,软件只能准确翻译短句和单词?好吧,那’历史。例如,Google Translate可以将整个页面与几乎任何语言相当正确地转换。


疾病预测

NLP广泛用于医疗保健,作为制作可能疾病预测的工具。 NLP算法可以通过解释语音模式提供有关患有抑郁症或精神分裂症的疾病的信息。仍然, 精神病学不是NLP发现使用的唯一药物领域。 医疗记录是一个巨大的信息来源,从业者使用NLP来检测疾病,提高对患者的理解,促进护理,降低成本。


搜索引擎优化

使用NLP和BERT互连,SEO的整个字段在2019年更新后经历了相当大的变化。背景,搜索意图和情绪目前比他们更重要’过去了。 BERT影响了大约10%的查询,这是一个巨大的数字。这种影响使搜索意图落后于巨大程度,从而使优化过程和关键词研究不同。


NLP的未来

具有不断增长的可用信息,越来越复杂,准确的算法, NLP肯定会普及。 It’S改变人与机器之间的相互作用方式。先前提到的NLP用途是它的证据’■通过重大边际提高我们生活质量的技术。

围绕着我们的信息的80%是非结构化的。为此原因, NLP是数据科学最大的领域之一。 组织此数据是一个相当大的挑战’S由无数研究人员每天被解决。在NLP的地区正在制作持续进步,我们可以期望它影响我们生活的越来越多的方面。

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