自然語言處理（NLP）：它的含義，如何工作

自然語言處理（NLP）是一個人工智能領域（AI），它使計算機能夠分析和理解書面和口語的人類語言。它的製定是構建生成和理解自然語言的軟件，以便用戶可以與計算機進行自然對話，而不是通過編程或Java或C等人造語言進行自然對話。

了解自然語言處理（NLP）

自然語言處理（NLP）是技術領域邁出的更大使命的一步，即使用人工智慧（AI）簡化了世界的運作方式。事實證明，數字世界對許多公司來說是改變遊戲規則的人，因為越來越多技術的人口找到了彼此和公司在線互動的新方法。

社交媒體重新定義了社區的含義。加密貨幣已經改變了數字支付規範；電子商務創造了便利性一詞的新含義，雲存儲為群眾帶來了另一個數據保留。

通過AI，像機器學習深度學習是對所有可能性世界的睜開眼睛。機器學習越來越多地用於數據分析中，以了解大數據。它也用於編程聊天機器人，以模擬與客戶的人類對話。但是，如果沒有自然語言處理（NLP）即興創作，這些機器學習的這些遠程應用將是不可能的。

自然語言處理階段（NLP）

NLP將AI與計算語言學和計算機科學結合在一起，以處理人類或自然語言和語音。該過程可以分為三個部分。 NLP的第一個任務是了解計算機收到的自然語言。計算機使用內置統計模型執行語音識別程序，將自然語言轉換為編程語言。它通過分解最近的演講來實現這一目標，然後將這些單元與以前的演講中的以前單位進行比較。

在統計上，輸出或結果的文本格式確定了最有可能說的單詞和句子。第一個任務稱為語音到文本過程。

下一個任務稱為語音（pos）標記或單詞類別歧義歧義的一部分。此過程基本上將其語法形式的單詞識別為名詞，動詞，形容詞，過去時等。使用一組編碼在計算機中的詞典規則。在這兩個過程之後，計算機現在可能了解演講的含義。

NLP採取的第三步是文本到語音轉換。在此階段，計算機編程語言將轉換為用戶的聽覺或文本格式。例如，一個金融新聞聊天機器人被問到一個問題，例如“ Google今天過得如何？”很可能會掃描在線融資網站為Google Stock，並可能決定僅選擇價格和數量等信息作為答复。

特殊考慮

NLP試圖通過使人類認為他們正在與另一個人互動來使計算機變得聰明。圖靈測試由艾倫·圖靈（Alan Turing）在1950年提出的，指出，如果計算機能夠思考並像人類一樣進行對話，而沒有人知道他們實際上正在與機器進行交談，那麼它可以完全聰明。

2014年的一台計算機確實令人信服地通過了測試 - 與一個13歲男孩的角色一起聊天機器人。這並不是說無法構建智能機器，而是概述了使計算機像人類一樣思考或交談所固有的困難。由於單詞可以在不同的上下文中使用，而且機器沒有人類在文字中傳達和描述實體所具有的現實經驗，因此可能需要更長的時間才能完全消除計算機編程語言。