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# 自然語言處理 (NLP) 應用程序在商業中的應用

已發表: 2021-07-24

當我們在這個 21 世紀沒有移動設備的時候，曾經是一個藍色的月亮。 在全球範圍內，移動用戶的數量正在迅速增加。 憑藉創新技術，人工智能驅動的人機交互變得十分簡單。 數據科學和機器學習技術改善了公共組織和商業活動。

Siri、Cortana 和 Alexa 是一些流行的虛擬助手示例。 他們讓我們的生活非常輕鬆。 假設 Alexa 或者它可以是任何虛擬助手，他們如何聰明地做到這一點？ 通過自然語言處理，一切皆有可能。

讓我們在整篇文章中向您介紹發展最快的人工智能技術自然語言處理 (NLP) 一詞。 由 NLP 軟件執行的 NLP 任務的簡要細分，我們將稍後介紹。

## 什麼是自然語言處理？

多年來，這項技術無處不在，並且不間斷地增強了商業活動中的交易活動。 自然語言處理是識別和理解自然人類語言的人工智能技術。 人工智能與計算方言的融合。 特別是如何編程計算機來處理和分析大量自然語言數據。

它改進了通過語音、文本、虛擬對話和消息傳遞的通信方式。 NLP 技術使計算機能夠理解人類書面或口頭語言的轉換形式。 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的功能。

## NLP 是如何工作的？

書面和口頭的人類語言被更改為計算機形式的適當且可理解的模式，即自然語言處理技術。 所使用的技術被認為是有效的，並為企業所接受。

無論是與聊天機器人聊天還是處理自動翻譯，所有 NLP 方法都是相似的。 所有 NLP 的類似方法遵循理解不同單詞之間命令交互的層次結構。 當同一個詞與句子有雙重含義時，問題似乎並不像這樣。 在這種情況下，不同之處在於通過計算機理解整個句子。

非結構化語言數據通過 NLP 轉換為可理解的計算機語言。 為此，NLP 將算法應用於身份並提取自然語言規則。 計算機接收到文本數據後，通過算法提取其含義，從中收集重要數據。

自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 是 NLP 的兩個主要方面。 NLU 是計算機分配它接收到的語言的含義的地方。 NLG 是過程將收集的數據從計算機語言更改為人類可以理解的語言的地方。

NLP 實例是拼寫檢查器、在線搜索、翻譯器、語音助手、垃圾郵件過濾器、自動更正，NLP 業務應用程序如今在不同的系統中使用如此普遍。

##

## NLP 有什麼用？

- NLP 常用於語言翻譯應用程序，例如 Google Translate、Microsoft Translator、iTranslate Translator。
- Siri、Cortana、Alexa 和 Ok Google 都是使用自然語言處理的虛擬個人助理。
- 為了在解決他們的查詢的同時完美地回應個人客戶，呼叫中心使用了交互式語音響應應用程序。
- 響應個人的聊天機器人。
- 垃圾郵件過濾器用於通過提取電子郵件部分中檢測到的某些單詞的含義和規律來刪除不需要的電子郵件並將非垃圾郵件與垃圾郵件區分開來。
- 它通過情感分析處理人們對特定主題或服務的感受。

## NLP 軟件執行的 NLP 任務的簡要細分

一、總結

摘要是通過對重要部分進行分類並進行摘要來縮短文本的過程。 在摘要中，遵循兩種方法來創建摘要。

抽象概括
Abstractive 創建了一個之前不存在的新句子。 重新生成的句子可以出現在原文中，也可以不出現。

提取總結
從提供的句子中提取句子摘要。 識別重要的句子或者它可以是原始文本中的短語並將它們從文本中刪除。

2. 語言建模

語言建模是指當 NLP 執行一項任務時，該任務包括預測後續單詞、文本中的字符、文檔。 語言建模有多種用途，讓我們來看看。

- 對於文本摘要，使用文檔。
- 為了識別筆跡，使用它。
- 用於為圖像添加字幕。
- 用於光學字符識別機器翻譯。
- 用於使用自動更正功能更正拼寫。

3.命名實體識別

命名實體識別是在一個句子中指明識別實體，如人、組織、日期、地點、時間等的過程。 在此之後，將分類進行分類以便更好地理解。

4. 文本分類

文本分類包括為賦予內容的文本分配類別。 使用任何文本分類來構建、組織和分類。 文本分類採用非常簡單易用的用戶界面。 然後文本分類器獲取文本的輸入，分析其內容。 之後，自動為其分配適當的標籤。

5. 情緒分析

情感分析是識別句子中的積極或消極情感、客戶評價的情感、通過書面文本或語音分析判斷態度以進行全面主觀分析的過程。

6. 語音標記的一部分

詞性標註是將句子中的單詞標記為名詞、動詞、形容詞、副詞和其他描述符的過程。

## 如何在移動應用中使用自然語言處理？

NLP 是一種通過創新改進移動應用設備的技術。 開發者們正在通過人工智能技術為移動應用程序的開發而不懈努力。 使用機器語言開發移動應用程序，該語言衍生出對業務的漸進式解釋。

讓我們掌握在搜索引擎、垃圾郵件保護、醫療領域等不同細分領域中實踐 NLP 技術的多種移動應用程序。

1. NLP 發起信息搜索引擎

虛擬助手將提供更好的結果。 移動設備中基於 NLP 的技術開始深入解釋用戶的複雜查詢。 一個使用網站、視頻、電子書、數據存儲、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. 用於防止垃圾郵件的移動應用程序的 NLP

當涉及到監控垃圾郵件時，NLP 可以有效地工作。 NLP 技術可以閱讀和理解博客評論、電子郵件文本、社交媒體平台上的私人帖子等內容。 將內容與識別的垃圾郵件進行比較以對垃圾郵件進行分類。

3. 醫學領域移動應用程序的NLP

NLP 技術通過在與患者交談時僅使用應用程序自動填寫患者的健康歷史程序。 NLP 技術可以幫助患者直接從醫生的??演講中提取筆記。 藥物名稱、劑量信息和其他提示都是從 NLP 接收到患者的重要信息。 令人驚訝的是，這種移動應用程序用於向患者家屬發送健康更新。

## 包起來

讓我們長話短說，到目前為止，自然語言處理是一項可以在全球範圍內對移動應用程序開發產生非凡影響的人工智能技術。 Python 應用程序也為 NLP 應用程序的開發做出了貢獻。 隨著 NLP 技術的支持，移動設備和眾多小工具變得比以往任何時候都更加智能。 重要的是，它為企業的蓬勃發展和增強客戶體驗提供幫助，同時為每個工業公司最大化產出。 沒有假設的目的，但我們可以肯定地說它已經被使用並且用戶隨著人工智能趨勢的不斷增加而不斷增加。

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