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NLP自然語言處理APP開發(fā)

2022-06-08

?什么是自然語言處理？

多年來，這項(xiàng)技術(shù)無處不在，并不間斷地增強(qiáng)了商業(yè)活動(dòng)中的行業(yè)活動(dòng)。自然語言處理是識(shí)別和理解人類自然語言的人工智能技術(shù)。人工智能和計(jì)算方言學(xué)的融合。特別是用什么方式來編程計(jì)算機(jī)來處理和分析大量的自然語言數(shù)據(jù)。

它改進(jìn)了通過語音、文本、虛擬對話和消息傳遞的溝通方式。NLP 技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠理解書面或口頭人類語音的轉(zhuǎn)換形式。翻譯器、語音助手、拼寫檢查器、在線搜索都是使用自然語言處理技術(shù)的功能。

NLP 是如何工作的？

書面和口頭人類語言被改變?yōu)橛?jì)算機(jī)形式的充分和可理解的模式，即自然語言處理技術(shù)。所使用的技術(shù)被認(rèn)為是有效的并受到企業(yè)的贊賞。

無論是與聊天機(jī)器人聊天還是處理自動(dòng)翻譯，所有 NLP 方法都是相似的。所有 NLP 的類似方法遵循理解命令在不同單詞之間交互的層次結(jié)構(gòu)。當(dāng)同一個(gè)詞與句子具有雙重含義時(shí)，問題似乎并不存在。在這種情況下，不同之處在于用整個(gè)句子來理解計(jì)算機(jī)。

NLP 將非結(jié)構(gòu)化語言數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可理解的計(jì)算機(jī)語言。為此，NLP 將算法APP于身份并提取自然語言規(guī)則。在接收到文本數(shù)據(jù)后，計(jì)算機(jī)使用算法對其含義進(jìn)行抽象并從中收集重要數(shù)據(jù)。

自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 是 NLP 的兩個(gè)主要方面。NLU 是計(jì)算機(jī)分配它接收到的語言含義的地方。NLG 是將收集到的數(shù)據(jù)從計(jì)算機(jī)語言轉(zhuǎn)換為人類可理解語言的過程。

NLP 實(shí)例是拼寫檢查器、在線搜索、翻譯器、語音助手、垃圾郵件過濾器、自動(dòng)更正，如今 NLP 業(yè)務(wù)APP在不同的系統(tǒng)中非常普遍。

NLP 有什么用途？

NLP 常用于語言翻譯APP，例如谷歌翻譯、微軟翻譯、iTranslate 翻譯。

Siri、Cortana、Alexa 和 Ok Google 都是使用自然語言處理的虛擬個(gè)人助理。

在解決他們的查詢的同時(shí)完美地響應(yīng)個(gè)人客戶交互式語音響應(yīng)APP用于呼叫中心。

聊天機(jī)器人回應(yīng)個(gè)人。

垃圾郵件過濾器用于刪除不需要的電子郵件，并通過提取在電子郵件部分檢測到的某些單詞的含義和規(guī)律性來區(qū)分非垃圾郵件和垃圾郵件。

它通過情感分析來處理人們對特定主題或服務(wù)的感受。

NLP 軟件執(zhí)行的 NLP 任務(wù)的簡要分解

1. 總結(jié)

摘要是通過對重要部分進(jìn)行分類并進(jìn)行摘要來縮短文本的過程。在摘要中，遵循兩種方法來創(chuàng)建摘要。

Abstractive Summarization
Abstractive 創(chuàng)建一個(gè)以前不存在的新句子。新生成的句子可以出現(xiàn)在原文中，也可以不出現(xiàn)在原文中。

提取摘要
從提供的句子中提取句子摘要。識(shí)別重要的句子或它可能是原始文本中的短語并將它們從文本中刪除。

2. 語言建模

語言建模是指 NLP 執(zhí)行的任務(wù)包括預(yù)測后續(xù)單詞、文本中的字符、文檔。語言建模有多種用途，讓我們來看看。

對于文本的摘要，使用它的文檔。

為了識(shí)別筆跡，使用它。

用于為圖像添加字幕。

用于光學(xué)字符識(shí)別機(jī)器翻譯。

使用自動(dòng)更正更正拼寫。

3.命名實(shí)體識(shí)別

命名實(shí)體識(shí)別是在句子中指示識(shí)別實(shí)體（例如人、組織、日期、地點(diǎn)、時(shí)間）的過程。在此之后，將分類進(jìn)行分類以便更好地理解。

4.文本分類

文本分類包括將類別分配給賦予內(nèi)容的文本。使用任何文本分類來構(gòu)建、組織和分類。文本分類采用非常簡單易用的用戶界面。然后文本分類器接受文本的輸入，分析其內(nèi)容。之后，自動(dòng)為其分配適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽。

5. 情緒分析

情感分析是通過書面文本或語音分析來識(shí)別句子中的積極或消極情感，客戶評價(jià)的情感，態(tài)度判斷的過程，以進(jìn)行全面的主觀分析。

6. 詞性標(biāo)注

詞性標(biāo)注是包括將句子中的單詞標(biāo)記和標(biāo)記為名詞、動(dòng)詞、形容詞、副詞和其他描述符的過程。

如何在移動(dòng)APP中使用自然語言處理？

NLP 是一種通過創(chuàng)新改進(jìn)移動(dòng)APP設(shè)備的技術(shù)。開發(fā)人員正在不斷努力利用人工智能技術(shù)開發(fā)移動(dòng)APP。使用機(jī)器語言進(jìn)行移動(dòng)APP開發(fā)，該語言衍生出對業(yè)務(wù)的漸進(jìn)式解釋。

讓我們掌握在不同細(xì)分領(lǐng)域（如搜索引擎、垃圾郵件防護(hù)、醫(yī)療領(lǐng)域）實(shí)踐 NLP 技術(shù)的多種移動(dòng)APP。

1. NLP 發(fā)起信息搜索引擎

虛擬助手將提供更好的結(jié)果。移動(dòng)設(shè)備中基于 NLP 的技術(shù)為用戶的復(fù)雜查詢提供開始深入的解釋。使用網(wǎng)站、視頻、電子書、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、視頻和電視材料的信息引擎。Siri、Cortana 和 Alexa 等虛擬助手最擅長為簡單問題提供基本答案。

2. NLP 用于移動(dòng)APP以防止垃圾郵件

在監(jiān)控垃圾郵件時(shí)，NLP 有效。NLP 技術(shù)可以閱讀和理解博客上的評論、電子郵件文本、社交媒體平臺(tái)上的私人帖子等內(nèi)容。將內(nèi)容與已識(shí)別的垃圾郵件進(jìn)行比較以對垃圾郵件進(jìn)行分類。

3. 醫(yī)療領(lǐng)域移動(dòng)APP的自然語言處理

NLP 技術(shù)通過僅在與患者交談時(shí)使用APP來自動(dòng)填寫患者的健康歷史程序。NLP 技術(shù)可以幫助患者直接從醫(yī)生的講話中記下筆記。藥物名稱、劑量信息和其他提示都是 NLP 提供給患者的重要信息。令人驚訝的是，這種移動(dòng)APP用于向患者家屬發(fā)送健康更新。

總結(jié)

到目前為止，自然語言處理APP開發(fā)是一種人工智能技術(shù)，它可以對全球范圍內(nèi)的移動(dòng)APP開發(fā)產(chǎn)生非凡的影響。Python APP也為開發(fā) NLP APP做出了貢獻(xiàn)。隨著 NLP 技術(shù)的支持，移動(dòng)設(shè)備和眾多小工具變得比以往任何時(shí)候都更加智能。重要的是，它為企業(yè)提供了蓬勃發(fā)展和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的幫助，同時(shí)最大限度地提高了每家工業(yè)公司的產(chǎn)出。