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时间：2022-11-18 10:30:51
作者：欧陆注册科技
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NLP自然语言处理的目标是训练机器理解或产生人类语言，但是说起来容易做起来难，NLP也是人工智能领域最困难的问题之一。
NLP是人工智能的一个分支，使机器能够理解人类语言。它通过从人类语言中获取意义来促进人与计算机之间的交互。AI算法和机器学习技术可以在自然语言处理NLP的帮助下理解人类语言。该过程从机器可以轻松理解和解释的未计划和非结构化文本中提取、注释和标记有用信息。它可以更好地理解自然语言数据的目的、关键点和相关信息。
NLP的过程和机器学习的过程是一样的，主要包括获取语言资料、对语言资料进行清洗（删除不感兴趣的内容）、对语言资料进行分词、对词性进行标注、删除无用的字词、把分词之后的字和词语转换成数字、完成计算机能够计算的模型。
NLP 的一些常见示例包括：
1、智能助手，如Siri，Alexa，Cortana，OK Google，可以检测语音模式。
2、电子邮件分类，将收件箱电子邮件分为主要、社交或促销。
3、自动完成、自动更正等功能，可以完成一个单词或建议一个相关的单词，并分别更改单词以赋予整个消息的含义。
4、可以从一种语言翻译成另一种语言的语言翻译。
5、像谷歌这样的搜索引擎，根据用户意图呈现相关结果。
人类语言是复杂而动态的，传达了很多信息。帮助机器理解并预测人类行为。机器无法检测到通过自然语言传递的信息，为此，它们需要机器理解单词以及连接的概念以提供预期信息。
由于自然语言不是机器原生的，因此需要使用中间数据结构（标记数据）来教授它们，并帮助他们理解人们想要从文本中得到什么。文本标记服务将非结构化数据转换为结构化数据，然后用于训练NLP算法以提取与句子相关的含义并从中收集有用的数据。因此，可以说高质量的注释数据是NLP生态系统的基本组成部分。如果没有文本注释服务，可能无法构建有效运行的 NLP 算法。
