企业怎样利用自然语言处理数据？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-02
NLP是对自然语言的计算处理的研究
它包括文本分析（该过程是从自然语言中获取有意义的信息的过程）和基于人工智能的方法，以使用自然语言来传达更好的情报，NLP面临的挑战，计算机很容易被人类的语言所混淆，而英语实际上是难处理的语言之一。以英语为母语的人可能不会注意到它，但英语充满了矛盾，规则例外，对字序的非直觉重要性，同音异义词（同音词（听起来相同但含义或拼写不同），不可互换的同义词，习语等
NLP观点的任何新闻文章，您会发现计算机将遇到很多问题
NLP的语言可能来自互联网聊天，博客，评论，科学论文，病历和书籍等多种来源，这使事情变得更具挑战性，NLP必须包括语言学，理论计算机科学，数学，统计学，人工智能和心理学等学科，以正确理解语言，但是今天努力并值得这样做，在过去的几年中，NLP变得更加有效，主要模型（BERT，Alice，RoBERTa）在广泛使用的NLP基准GLUE，RACE和SuperGlue上的得分不断提高，证明了这一点。一些NLP模型已经超过了基准上的人类基准性能。
NLP在主要语言的语音识别中具有与人类一样的准确性
自然语言理解将需要几年才能达到类人的理解，机器翻译对于第1层语言的内容具有类人的准确性，而具有不同结构的语言之间的翻译距离类人的准确性还有几年的时间，至于情感分析，它对于许多应用程序已经足够好了，但是仍然离人类对细微差别的理解还有一段距离，当然如果您不利用NLP，这与您都不相关。
NLP涉及许多步骤
例如标记化，词干提取，词形化，语音标记的一部分，命名实体识别和分块，如果您要编写自己的NLP，则需要掌握所有这些内容，有许多缩写列表，词典，树库项目和解析器，以及开放源代码库，您可以从开源工作，并购买一个预先标记的情感库；如果您不需要某些更复杂的文本分析功能，则可以使用这种方法，实际上如果您的需求很少并且您具有所需的技术知识，那么开源可以是一个可靠的选择，如果您需要为公司解决特定的挑战，或者需要从复杂的文本数据中获得详细的见解，则应与经验丰富的NLP供应商合作。
NLP是当今必不可少的企业纪律
它包括文本分析（该过程是从自然语言中获取有意义的信息的过程）和基于人工智能的方法，以使用自然语言来传达更好的情报，NLP面临的挑战，计算机很容易被人类的语言所混淆，而英语实际上是难处理的语言之一。以英语为母语的人可能不会注意到它，但英语充满了矛盾，规则例外，对字序的非直觉重要性，同音异义词（同音词（听起来相同但含义或拼写不同），不可互换的同义词，习语等
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NLP的语言可能来自互联网聊天，博客，评论，科学论文，病历和书籍等多种来源，这使事情变得更具挑战性，NLP必须包括语言学，理论计算机科学，数学，统计学，人工智能和心理学等学科，以正确理解语言，但是今天努力并值得这样做，在过去的几年中，NLP变得更加有效，主要模型（BERT，Alice，RoBERTa）在广泛使用的NLP基准GLUE，RACE和SuperGlue上的得分不断提高，证明了这一点。一些NLP模型已经超过了基准上的人类基准性能。
NLP在主要语言的语音识别中具有与人类一样的准确性
自然语言理解将需要几年才能达到类人的理解，机器翻译对于第1层语言的内容具有类人的准确性，而具有不同结构的语言之间的翻译距离类人的准确性还有几年的时间，至于情感分析，它对于许多应用程序已经足够好了，但是仍然离人类对细微差别的理解还有一段距离，当然如果您不利用NLP，这与您都不相关。
NLP涉及许多步骤
例如标记化，词干提取，词形化，语音标记的一部分，命名实体识别和分块，如果您要编写自己的NLP，则需要掌握所有这些内容，有许多缩写列表，词典，树库项目和解析器，以及开放源代码库，您可以从开源工作，并购买一个预先标记的情感库；如果您不需要某些更复杂的文本分析功能，则可以使用这种方法，实际上如果您的需求很少并且您具有所需的技术知识，那么开源可以是一个可靠的选择，如果您需要为公司解决特定的挑战，或者需要从复杂的文本数据中获得详细的见解，则应与经验丰富的NLP供应商合作。
NLP是当今必不可少的企业纪律
它缩小了人机通信之间的距离，使流程自动化并提高了运营效率，并扩展了企业中现有商业智能资产的能力，了解挑战，可能性以及今天的功能将帮助您利用此准则来开发企业语言应用程序。
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