NLP

#AI #自然语言处理 #机器学习

NLP (自然语言处理)

定义

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能和计算语言学的交叉学科，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。

核心组成

NLP = NLU + NLG

技术基础

  1. 语言学基础：语法、语义、语用学等
  2. 统计方法：基于概率和统计的模型
  3. 机器学习：监督学习、无监督学习、深度学习等
  4. 神经网络：RNN、LSTM、Transformer等架构

主要任务

  1. 文本分类：将文本分为预定义的类别
  2. 情感分析：识别文本中表达的情感
  3. 命名实体识别：识别文本中的实体（人名、地名等）
  4. 机器翻译：在不同语言间转换文本
  5. 问答系统：回答用户的自然语言问题
  6. 文本摘要：生成文本的简短摘要
  7. 对话系统：与用户进行自然语言对话

应用场景

  1. 智能助手：Siri、Alexa、Google Assistant等
  2. 客户服务：智能客服、聊天机器人
  3. 内容分析：社交媒体监测、舆情分析
  4. 搜索引擎：理解用户查询意图
  5. 语言翻译：实时翻译服务

发展历程

  1. 规则时代（1950s-1980s）：基于语法规则和专家系统
  2. 统计时代（1990s-2000s）：基于统计模型和机器学习
  3. 神经网络时代（2010s-至今）：深度学习和预训练模型
  4. 大模型时代（2018-至今）：GPT、BERT等大规模预训练模型

实例说明

以智能客服为例，NLP技术的应用流程：

传统方法 vs 现代NLP技术

传统方法（基于规则和关键词）：

  1. 用户输入："我想查询我的订单状态"
  2. 系统处理：
    • 检测关键词"查询"和"订单"
    • 匹配预设规则："如果包含'查询'和'订单'，则执行订单查询功能"
    • 要求用户提供订单号："请提供您的订单号"
  3. 用户必须按照系统要求的格式提供信息
  4. 系统输出固定模板回复

局限性：

现代NLP技术：

  1. 用户输入："我想查询我的订单状态"
  2. NLU处理：
    • 识别意图为"查询订单"（即使用户表达为"我的包裹到哪了"也能识别）
    • 提取关键信息"订单状态"
    • 关联用户上下文（历史订单、登录状态等）
  3. 系统处理：智能查询数据库获取最近或所有相关订单信息
  4. NLG处理：生成自然语言回复"您好张先生，您的订单#12345正在配送中，预计明天送达。另外，您上周五购买的商品已签收。需要查看详情吗？"
  5. 输出个性化、上下文相关的回复给用户

优势：

相关资源

参考资料