如何用NLP技术提升你的应用

插图：© IoT For All --> 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个分支，特别属于人工智能（AI）领域，负责使计算机具备理解、处理和解释人类语言的能力。它旨在弥合计算机理解和人类沟通之间的差距。“许多企业正在采用NLP技术，因为它具有出色的商业和增长机会。” - MobiDev点击推文。虽然NLP并非一门新科学，但企业对其的浓厚兴趣使该技术迅速发展。每天，世界上产生大量文本信息，而企业主发现将其用于业务需求具有巨大价值。例如，通过自动NLP分析客户反馈，公司可以了解客户满意度并得出未来改进的结论。这只是其中一个例子。本文将帮助您识别如何利用自然语言处理技术为您的业务服务。NLP关键任务 语言模型是通过处理文本数据以实现各种业务目标的机器学习解决方案。NLP任务主要分为两个部分：自然语言理解和文本生成。语言模型在NLP中执行不同的任务，其中最常见包括以下内容：- 名字实体识别（NER）– NER提取、识别并对实体进行分类。其应用案例包括SEO内容分类、学术研究、客户支持和实验室报告分析。- 情感分析 – 文本分类是情感分析的关键步骤。有时最好先对语料库（整个文本集合）进行数据预处理技术，例如词干提取和词形还原，然后再将结果传递给机器学习算法进行进一步分类。- 关键词提取 – 关键词提取允许您快速在大型数据集中找到最重要的单词和短语，包括标准文档和报告、社交媒体评论、新闻等。这有助于对文本材料进行摘要。- 文本摘要 – 文本摘要解决了总结文本数据并减少文档字数而不改变其意义的问题。通过过滤不适当的内容，算法提取文本中最相关的信息。各类新闻聚合应用程序是文本摘要算法最流行的商业案例。- 聊天机器人 – 与传统的基于规则的聊天机器人不同，基于NLP的聊天机器人能够提供更流畅的用户体验，因为它不仅能分析关键词，还能识别意图、实体、上下文和会话记录。Venngage现在我们来看看这些NLP任务如何具体地对您的业务应用产生帮助。语音识别功能 语音识别与语音识别之间有一定区别，但NLP能够处理这两项任务。语音识别是指系统识别具体说了什么，即将音频转换为文本。语音识别或说话人识别则用于区分说话者身份，即确定某段文本来自A说话者，而另一段来自B说话者。您可以使用语音识别来实现诸如语音生物识别等安全措施，而语音识别则可用于创建能够理解语音命令和自动沟通的虚拟助手和聊天机器人。任何语音识别应用程序的基础都是自动语音识别（ASR）技术，该技术从音频中提取文字和语法意义，进行处理，并提供特定形式的系统输出。在语音识别中，必须进行语音到文本（STT）的转换，以应用自然语言处理。STT转换器是整个AI流程中最关键的组成部分。在思考如何构建语音识别系统时，您需要选择适当的部署模型，并使用所需的第三方SDK。您可以使用两种部署模型：云端和嵌入式。云端是最便捷的语音识别方式，其优势在于节省大量存储空间，但需要联网才能运行。您可以在离线环境中使用嵌入式模型，因为它是存储在设备中的。嵌入式模型的优势在于速度快，因为其不在服务器上，但您需要设备上有大量存储空间来本地存储所有音频元素。将语音识别功能整合到您的应用程序中有一些关键优势，包括提高企业的生产力、比打字更快地捕捉语音、帮助与视力或语言障碍者进行互动，以及通过自动化业务流程来降低运营成本。NLP中的自动补全和自动纠正 自动纠正是一种软件功能，可以在您输入时自动建议或修正拼写或语法错误。您很可能在许多消息和写作辅助应用程序中见过这一功能。构建一个可以纠正拼写错误的功能性自动纠正模型包括四个主要步骤：1. 识别拼写错误的单词 – 如果单词未在词典中找到，则标记为错误。2. 编辑字符串 – 编辑是对字符串进行操作，以将其转换为另一个字符串。常见的编辑类型包括：插入（添加一个字母）、替换（将一个字母换成另一个）、删除（移除一个字母）、交换（交换相邻字母）。3. 筛选候选词 – 我们仅考虑拼写正确的单词，并将其与通用词典中的单词进行比较，然后过滤掉不在可用词典中的单词。4. 计算单词概率 – 根据我们的单词列表，我们可以计算概率，并从候选词中找到最可能的单词。现代基于深度学习技术的NLP模型足够智能，能够通过上下文筛选出替换单词的最佳选项。 自动补全是一种基于文本生成模型的用户界面功能，应用程序可以预测用户想要输入的短语或单词，而用户无需完全输入。其目的是预测用户希望输入的内容，并自动添加文本的某些部分。搜索自动补全是电子商务网站上的一个重要功能。它帮助消费者更快、更准确地找到所需商品，并提供完整的信息来回答问题。NLP搜索和文档处理 如果您的业务涉及大量文档，例如您正在开发一个金融科技应用程序，那么自动化文档处理和系统化正是提升效率所需的功能。NLP在大量数据中发现模式的能力使得该技术可用于消除搜索过程中的手动工作。借助能够以自动模式处理各种数据来源的解决方案，客户和员工可以更轻松、更快地找到所需信息。其工作原理是：首先，您需要连接并爬取所有非结构化和结构化数据。然后，创建一个统一的搜索索引，该索引确保搜索结果的统一排序，而不论其来源。NLP模块通过许多变量分析请求和文档内容，不仅评估关键词，还评估用户意图。这可以通过实体提取和意图分类来实现。依靠智能评分算法，系统可以为每个用户提供定制的响应。智能搜索可以节省大量企业时间和资金，并提高决策质量。例如，如果银行经理打算向客户发放贷款，他需要收集所有关于客户的信息以评估风险。但是客户数据通常分散在不同数据库中，以结构化和非结构化格式（交易历史、信用记录等）存在。基于NLP的搜索将允许您快速分析所有连接的数据源，并为经理提供结果。如何开始在您的应用程序中实施NLP 要在您的应用程序中实施NLP，首先，您需要聘请有经验的开发人员分析您的项目，评估所有风险，并根据您的独特情况和商业模式提供合适的解决方案。以下是创建NLP模型的步骤：收集文本数据 第一步是收集我们需要处理的文本数据。基于这些数据，模型将被训练。如果您没有现有数据，那么您将需要有经验的工程师帮助您找到与您的业务任务最相关的数据集。分词 分词是下一步，它包括将一组文本拆分为单词或句子。去除停用词 停用词包括诸如“a”、“is”、“are”或“the”之类的词。这些词在文本数据集中几乎没有意义，因此您需要将它们删除。不过，这一步通常是可选的。例如，在情感分析中，当检测意见时，保留原始文本非常重要，因为如果我们删除了“not”，结果将受到很大影响（“I like” vs. “I do not like”）。词干提取 词干提取是将特定单词的所有动词和复数形式转换为其词根形式。搜索引擎使用词根形式来找到与搜索查询最相关的资源，无论使用的动词或复数形式如何。但这一步也可能是可选的，具体取决于项目的具体情况。向量化 向量化涉及在将文本分词输入机器学习模型之前将其转换为数字向量。如今，大多数NLP任务使用深度学习模型以生成可靠的结果。NLP模型训练 在将文本分词转换为数字向量后，您可以将该数据集分类或聚类，并开始训练模型。许多企业正在采用NLP技术，因为它具有出色的商业和增长机会。如今，迅速而有效地回应客户问题是任何企业的重要能力。因此，找到有经验的开发人员，帮助您在应用程序中实施NLP，并利用这一创新为您的业务服务。 TweetShareShareEmail 自动化人工智能大数据 --> 自动化人工智能大数据