通讯，书籍，消息，短信，歌曲，电影……我们很难想象没有语言的世界。我们每天要面对非常多的文本和语音数据。而NLP要做的，就是如何理解这些数据中并做一些有趣的事情？本篇文章主要给大家整理和介绍了NLP在日常生活中最常见的十大应用。
计算机如何理解语音文本？
对于只能理解0和1的计算机来说，单词和短语意味着什么?教机器理解我们的交流似乎不是一件容易的事。简而言之，使用自然语言处理算法的机器理解过程如下所示：
1.一个人对机器说些什么。
2.机器记录这些声音。
3.机器将音频转换为文本。
- NLP系统将文本解析为组件，了解对话的上下文和人的意图。
5.根据NLP的结果，机器确定应执行哪个命令。
简而言之，这是一个创建算法的过程，该算法根据句子中单词的位置和功能将文本转换为标记它们的单词。其中，单词嵌入是解决许多NLP问题的灵丹妙药。它将人类语言有意义地转换为数字形式。这使计算机能够理解隐式编码到我们的语言中的细微差别。
单词嵌入的主要思想是每个单词都可以转换为一组数字-一个N维向量，用于存储有关单词含义的信息。尽管每个单词都分配有唯一的向量/嵌入，但相似的单词最终会获得彼此更接近的值。例如，单词“ Man”和“ Boy”的向量比“ Boy”和“ Lion”的向量具有更高的相似性。所以进行向量距离计算之后，会发现“ Man”和“ Boy”的向量的距离更近。
自然语言处理的十大应用
NLP可以解决哪些任务？范围很大，并且每天的任务数量都在增加。以下是NLP最日常的应用：
1.机器翻译
每个人都知道什么是翻译-我们将信息从一种语言翻译成另一种语言。当机器完成相同的操作时，我们要处理的是如何“机器”翻译。机器翻译背后的想法很简单-开发计算机算法以允许自动翻译而无需任何人工干预。最著名的应用程序可能是Google Translate。
Google翻译基于SMT-统计机器翻译。这不是单字逐字替换的工作。Google翻译会搜集尽可能多的文本，然后对数据进行处理来找到合适的翻译。这和我们人类很相似，当我们还是孩子的时候，我们从给词语赋予意思含义，到对这些词语的进行组合抽象和推断。
但并非所有闪光的都是金子，考虑到人类语言固有的模糊性和灵活性，机器翻译颇具挑战性。人类在认知过程中会对语言进行解释或理解，并在许多层面上进行翻译，而机器处理的只是数据、语言形式和结构，现在还不能做到深度理解语言含义。
2.语音识别
语音识别技术已经存在了50多年了。半个世纪以来，科学家一直在解决这个问题，直到最近几十年，语音识别才取得了巨大的进步。现在，我们拥有各种各样的语音识别软件程序，这些程序可以使我们解码人的语音。它的应用包括移动电话，家庭自动化，免提计算，虚拟辅助，视频游戏等。
总而言之，这项技术已被用来替代其他输入方式，例如以任何的键入，单击或选择文本。如今，语音识别已成为众多产品中的一个热门话题，例如语音助手（Cortana，Google Assistant，Siri等）。每个人都知道这些应用不是那么完美。对于更复杂的任务，NLP和神经网络无法很好地应对其任务。但是谁知道呢，也许这个问题会随着时间很快就会解决？
3.情感分析
情感分析是一种有趣的NLP和数据挖掘任务，用于衡量人们的观点倾向。例如，我们可以对电影评论或由该电影引起的情绪状态进行分析。
情感分析有助于检查顾客对商品或服务是否满意。传统的民意调查早已淡出人们的视线。即使是那些想要支持品牌或政治候选人的人也不总是愿意花时间填写问卷。然而，人们愿意在社交网络上分享他们的观点。搜索负面文本和识别主要的投诉可以显著地帮助改变概念、改进产品和广告，并减少不满的程度。反过来，明确的正面评论会提高收视率和需求。
4.问答系统
问答系统(QA)是一种涉及到构建能够用自然语言自动回答人类提出的问题的系统。下面是一些真正的问答应用程序:Siri、OK谷歌、聊天框和虚拟助理。虽然之前也提到过这些应用程序，但是理解语音只是其中的一半，另一个自然是给出响应与回答。
5.自动摘要
回到我们每天面对的文本数据量，信息过载是一个巨大的挑战，但是现在NLP技术让我们拥有了自动过滤和汇总的能力。这是为较长的文本文档创建简短，准确且流利的摘要的过程。使用自动摘要的最重要优点是可以减少阅读时间。以下是可以尝试的一些API：Aylien文本分析，MeaningCloud摘要，ML分析器，文本摘要。
6.聊天机器人
第一个聊天机器人出现在1960年代，经过几十年的发展，NLP已经成为创建聊天机器人的基础，尽管这样的系统并不是那么完美，但它们可以轻松地处理标准任务。聊天机器人当前可在多种渠道上运行，包括Internet，应用程序和消息传递平台。
7.市场预测
营销人员还使用NLP来搜索有可能或明确打算购物的人。Internet上的行为，维护社交网络上的页面以及对搜索引擎的查询提供了许多有用的非结构化客户数据。Google可以充分利用这些数据来向互联网用户销售合适的广告。每当访问者点击广告时，广告客户就要向Google付费。点击的成本从几美分到超过50美元不等。
市场情报的核心是使用多种信息源来全面了解公司的现有市场，客户，问题，竞争以及新产品和服务的增长潜力。用于分析的原始数据来源包括销售日志，调查和社交媒体等。
8.文本分类
文本分类用机器对文本集(或其他实体或物件)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。通过使用NLP技术，文本分类器可以自动分析文本，然后根据其内容分配一组预定义标签或类别。
9.字符识别
字符识别系统还具有许多应用程序，例如收据字符识别，发票字符识别，支票字符识别，合法开票凭证字符识别等。是现在最常用的NLP应用之一
10.拼写检查
拼写检查器是一种软件工具，可识别并纠正文本中的所有拼写错误。大多数文本编辑器允许用户检查其文本是否包含拼写错误。最直接的例子之一是Grammarly。这是一个在线语法检查器，可扫描您的文本以查找所有类型的错误，从错别字到句子结构问题等等。
总结：是什么让NLP变得困难？
人类自然语言的本质使一些自然语言处理任务变得困难:不是所有的规律都能有效地形式化，有些现象非常抽象。例如，自动检测文本中的讽刺、反讽和隐含性的任务尚未得到有效解决。NLP技术仍在与语言元素(如明喻和暗喻)固有的复杂性作斗争。
但是，我认为我们不应该从一开始就苛求完美的结果。今天，NLP非常适合解决与词法处理相关的任务:确定单词的初始形式和所有可能的单词形式。NLP非常适合解决分类问题。针对特定服务领域的私人助理的任务或多或少得到了很好的解决:比如在餐馆预订座位、买机票等等。让我们不断的探索，看看接下来会发生什么~
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