自然语言处理（NLP）算法解释

人类语言对机器来说很难理解，因为它涉及到很多缩写词、不同的含义、子含义、语法规则、上下文、俚语以及许多其他方面。

但是许多商业流程和操作利用机器并需要机器与人类之间的交互。

因此，科学家们需要一种技术，帮助机器解码人类语言并使其更容易学习。

这就是自然语言处理或NLP算法出现的时候。它使得计算机程序能够理解不同的人类语言，无论这些词是书面的还是口头的。

NLP利用不同的算法来处理语言。随着NLP算法的引入，该技术成为了人工智能的重要组成部分，以帮助整理非结构化数据。

在本文中，我将讨论NLP以及一些最常谈论的NLP算法。

让我们开始吧！

NLP是什么？

自然语言处理（NLP）是计算机科学、语言学和人工智能的一个领域，它处理人类语言和计算机之间的交互。它帮助程序使机器能够分析和处理与自然语言相关的大量数据。

换句话说，NLP是一种现代技术或机制，机器利用它来理解、分析和解释人类语言。它使机器能够理解文本和人类的口语。通过NLP，机器可以代替开发人员执行翻译、摘要、主题分割和许多其他任务。

最重要的是，NLP使用多种算法实时执行所有的工作和任务，使其更加有效。它是那些将机器学习、深度学习和统计模型与计算语言规则模型相融合的技术之一。

NLP算法允许计算机通过文本或语音数据处理人类语言并解码其含义，以实现各种目的。计算机的解释能力已经发展到了如此程度，以至于机器甚至可以理解文本背后的人类情感和意图。NLP还可以预测用户在写作或说话时即将出现的单词或句子。

这项技术已经存在了几十年，并且随着时间的推移，它得到了评估并实现了更好的处理准确性。NLP与语言学领域有着紧密的联系，甚至帮助开发人员创建了互联网搜索引擎。随着技术的不断进步，NLP的使用范围也在扩大。

如今，NLP在各个领域都有应用，包括金融、搜索引擎、商业智能、医疗保健和机器人技术等。此外，NLP已经深入到现代系统中，被用于诸如语音操作GPS、智能语音助手、自动驾驶操作等许多热门应用。

NLP是如何工作的？

NLP是一种动态技术，使用不同的方法将复杂的人类语言翻译为机器可以理解的语言。它主要利用人工智能来处理和翻译书面或口述的文字，以便计算机能够理解。

就像人类拥有大脑来处理所有的输入一样，计算机利用专门的程序来帮助它们将输入处理成可理解的输出。NLP在转换过程中分为两个阶段，一个是数据处理，另一个是算法开发。

数据处理是第一个阶段，在这个阶段，输入的文本数据被准备和清洗，以便机器能够分析它。数据经过处理，以便指出输入文本中的所有特征，并使其适合计算机算法。基本上，数据处理阶段将数据准备成机器可以理解的形式。

涉及此阶段的技术包括：

• 分词：将输入文本分割成小块，以便进行自然语言处理。
• 停用词去除：停用词去除技术会从文本中移除所有常见词，并将它们转化为最小化状态下仍保留所有信息的形式。
• 词形还原和词干提取：词形还原和词干提取将单词减少到其词根结构，以方便机器处理。
• 词性标注：通过这种方式，根据名词、形容词和动词，对输入的单词进行标记，然后进行处理。

在输入数据经过第一阶段后，接下来，机器会开发一种算法，最终可以对其进行处理。在用于处理预处理单词的所有自然语言处理算法中，基于规则和基于机器学习的系统被广泛使用：

• 基于规则的系统：在这里，系统利用语言规则对单词进行最终处理。这是一种仍然被广泛使用的旧算法。
• 基于机器学习的系统：这是一种结合了神经网络、深度学习和机器学习的先进算法，用于决定自己处理单词的规则。由于其利用统计方法，算法根据训练数据来决定单词的处理，并随着处理过程进行改变。

NLP算法分类

NLP算法是用于处理自然语言时使用的基于机器学习的算法或指令。它们涉及开发协议和模型，使得机器能够解释人类语言。

NLP算法可以根据人工智能的方法和它们被馈送的训练数据来修改其形状。这些算法的主要任务是利用不同的技术将混乱或非结构化的输入有效地转化为机器可以学习的有知识的信息。

除了所有这些技术，NLP算法利用自然语言的原则，使得输入对机器更易理解。它们负责帮助机器理解给定输入的上下文价值，否则机器将无法执行请求。

NLP算法分为三个不同的核心类别，人工智能模型根据数据科学家的方法选择其中之一。这些类别包括：

#1. 符号算法

符号算法是NLP算法的支柱之一。它们负责分析每个输入文本的含义，并利用它们在不同概念之间建立关系。

符号算法利用符号来表示知识和概念之间的关系。由于这些算法利用逻辑并根据上下文为单词分配含义，因此可以实现高精度。

知识图还在定义输入语言的概念以及概念之间的关系方面发挥着重要作用。由于其能够正确定义概念并轻松理解单词的上下文，这种算法有助于构建透明AI。

然而，由于各种限制，符号算法很难扩展一组规则。

#2. 统计算法

统计算法可以通过处理文本、理解每个文本并提取其含义，从而使机器能够轻松完成工作。这是一种高效的自然语言处理算法，因为它能够通过识别输入文本中的模式和趋势来使机器学习人类语言。这种分析有助于机器实时预测当前词之后可能写下的词。

从语音识别、sentiment analysis到机器翻译和文本建议，统计算法被用于许多应用程序。它被广泛使用的主要原因是它可以处理大型数据集。

此外，统计算法可以检测段落中的两个句子是否具有相似的含义以及应该使用哪个句子。然而，这种算法的主要缺点是它在某种程度上依赖于复杂的特征工程。

#3. 混合算法

这种类型的自然语言处理算法结合了符号和统计算法的优势，以产生有效的结果。通过专注于主要的好处和特征，它可以轻松地消除任一方法的最大弱点，这对于高准确性至关重要。

有很多方式可以利用这两种方法：

• 符号支持机器学习
• 机器学习支持符号
• 符号和机器学习并行工作

符号算法可以通过帮助机器学习以一种使其不必自己学习语言的方式来支持机器学习。虽然机器学习支持符号方式，但ML model可以为符号创建一个初始规则集，并使数据科学家免于手动构建它。

然而，当符号和机器学习共同工作时，会产生更好的结果，因为它可以确保模型正确理解特定的段落。

最佳自然语言处理算法

有许多自然语言处理算法可帮助计算机模拟人类语言以进行理解。以下是您可以使用的最佳自然语言处理算法：

#1. 主题建模

主题建模是一种利用统计自然语言处理技术从大量文本文档中找出主题或主要主题的算法之一。

基本上，它帮助机器找到可以用于定义特定文本集的主题。由于每个文本文档语料库中都有许多主题，该算法使用任何合适的技术通过评估词汇集的特定集合来找出每个主题。

潜在狄利克雷分配是在主题建模中使用的一种常见选择。它是一种无监督的ML algorithm，有助于积累和组织大量数据的档案，这是人工标注无法实现的。

#2. 文本摘要

这是一种非常需求量大的自然语言处理技术，其中算法以简洁流畅的方式对文本进行摘要。摘要是一种快速的过程，因为它可以在不阅读每个单词的情况下提取所有有价值的信息。

摘要可以通过两种方式实现：

• 基于提取的摘要：它使机器仅从文档中提取主要单词和短语，而不修改原始文档。
• 基于抽象的摘要：在这个过程中，从文本文档中创建新的单词和短语，这些单词和短语描述了所有的信息和意图。

#3. 情感分析

这是一种自然语言处理算法，帮助机器理解用户文本背后的意义或意图。它在不同的企业AI模型中广泛使用，因为它帮助公司了解客户对其产品或服务的看法。

通过理解客户在不同平台上的文本或语音数据的意图，AI模型可以告诉您客户的情感，并帮助您相应地接近他们。

#4. 关键词提取

关键词提取是另一种流行的自然语言处理算法，它有助于从大量基于文本的数据中提取出大量的目标单词和短语。

有不同的关键词提取算法可用，包括TextRank、Term Frequency和RAKE等常见算法。其中一些算法可能使用额外的单词，而另一些算法可能根据给定文本的内容帮助提取关键词。

每个关键词提取算法都利用其自己的理论和基本方法。它对许多组织有益，因为它有助于从大量非结构化数据集中存储、搜索和检索内容。

#5. 知识图谱

在选择最佳的自然语言处理算法时，许多人考虑知识图谱算法。这是一种优秀的技术，利用三元组存储信息。

这个算法基本上是三个东西的结合-主题、谓词和实体。然而，创建知识图谱不限于一种技术，而是需要多种自然语言处理技术才能更有效、更详细地实现。主题方法用于从一堆非结构化文本中提取有序信息。

#6. TF-IDF

TF-IDF是一种统计的自然语言处理算法，对于评估一个词对于属于大型集合的特定文档的重要性非常重要。这种技术涉及到不同的值的乘法，这些值有：

• 词频：词频值给出了一个词在特定文档中出现的总次数。在一个文档中，停用词通常具有较高的词频。
• 逆文档频率：逆文档频率则强调那些对于一个文档来说非常特定的词，或者在整个文档语料库中出现较少的词。

#7. 词云

词云是一种独特的自然语言处理算法，涉及数据可视化技术。在这个算法中，重要的单词会被突出显示，然后以表格形式展示。

文档中的重要词以较大的字体打印，而不重要的词以较小的字体显示。有时，不重要的内容甚至在表格上根本看不见。

学习资源

除了上述信息外，如果您想更多地了解自然语言处理（NLP），可以考虑以下课程和书籍。

#1. Data Science: Natural Language Processing in Python

This course由Udemy发布，受到学习者的高度评价，并由Lazy Programmer Inc.精心创建。它教授关于NLP和NLP算法的一切，并教你如何编写情感分析。本课程总时长11小时52分钟，共有88节课。

#2. 使用Python进行自然语言处理：NLP与Transformers

通过这门受欢迎的课程，你不仅将学习关于使用Transformer模型的NLP知识，还可以选择创建经过优化的Transformer模型。该课程提供了11.5小时的点播视频和5篇文章，全面涵盖了NLP的内容。此外，你还将学习有关文本数据的向量构建技术和预处理方法。

#3. 使用Transformers进行自然语言处理

这本书首次出版于2017年，旨在帮助数据科学家和编码人员学习NLP。一旦开始阅读本书，你将学习构建和优化多个NLP任务的Transformer模型。你还将了解如何利用Transformer进行跨语言迁移学习。

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#4. 实用的自然语言处理

通过这本书，作者们解释了NLP的任务、问题和解决方法。本书还教授了如何实施和评估不同的NLP应用。

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结论

NLP是现代人工智能世界的重要组成部分，它帮助机器理解和解释人类语言。NLP算法对于各种应用非常有用，包括搜索引擎、IT、金融、市场营销等等。

除了上述详细信息，我还列出了一些最佳NLP courses和书籍，这些资源将帮助您增进对NLP的知识。