NLP（自然语言处理）是什么？
是否曾感觉聊天机器人特别懂你？这不是魔法，而是……科学。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一项强大的技术，且正在改变人与技术之间的关系。它帮助机器人理解我们的问题，筛选海量的非结构化数据，并执行高级的沟通任务。NLP基于先进的算法进行训练，以理解、处理和生成人类语言。
NLP是一个新概念吗？
近年来，随着像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）的涌现，我们对人工智能（AI）以及语言与技术的结合越来越熟悉，然而，它们背后的科学和流程，包括NLP，其实已经存在了几十年。
NLP使用算法通过语言分析和理解来掌握文本关系，而LLM则使用深度学习来模仿人类语言并生成文本。虽然像ChatGPT这样的工具相对较新，但NLP自20世纪中期就已存在。它最初在20世纪50年代专注于基于规则的系统，并在90年代演变为统计模型。
自然语言处理的定义
自然语言处理是计算机科学和机器学习的一个子领域。它使计算机能够理解人类语言并与之交流。NLP源于计算语言学，后者利用计算机科学来理解语言的基本原理。NLP通过结合基于计算机的人类语言建模以及统计建模、机器学习和深度学习，使计算机和其它设备能够识别、理解和生成文本与语音。
NLP的进步使其能够融入医疗保健、金融、制造和客户服务等多个领域，增强人机交互，并塑造人工智能驱动的通信技术的未来。
达索系统信息智能品牌NETVIBES的NLP专家Kelly Stone表示：“这有点像人类。它会浏览文档，根据分类计划的定义，高亮显示重要的词语和表达方式，从而支持我们量化各种概念。
NLP的分类
根据其不同的任务和应用，NLP可以分为三个主要类别。在决定哪种NLP最适合您的业务时，请考虑您希望实现的任务。以下是NLP的三个主要子类别：
基于规则的NLP：基于规则的NLP是最早期的NLP应用，它们遵循简单的“如果-那么”决策树逻辑，需要预先编程规则。它们只能响应特定的提示来提供答案。
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统计NLP：统计NLP提取、分类和标记文本及语音数据中的元素，然后为这些元素的每种可能含义分配一个统计概率。这种形式的NLP引入了映射语言元素（如单词和语法规则）的技术。
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基于深度学习的NLP：基于深度学习的NLP是大多数用户交互的主流模式，它利用海量的原始非结构化数据来提高准确性。基于深度学习的NLP是统计NLP的进一步演进。
NLP的工作原理
NLP就像一位数字化环境中的语言学家，专注于破译人类语言中嵌入的复杂模式和含义。它首先将句子分解成更小的组成部分，如单词和短语，然后深入理解语法、语义和语境。
通过机器学习算法和庞大的数据集，NLP能学会识别模式用法，使其能够执行情感分析、语言翻译和语音识别等任务。通过不断演进并从新数据中学习，NLP致力于适应语言随时间推移而产生的细微差别和变化。
NETVIBES目前正利用NLP帮助各行各业的企业应对一系列非结构化数据问题。例如，为客户审查关于酒店的客户满意度调查，这涉及大量的非结构化数据。他们会创建诸如清洁度、安全性和舒适度等类别。然后，模型可以在许多子类别中识别客户评论中的概念，并将其评定为正面、负面或中性。每个类别的评级随后以负面和正面评论的百分比形式生成，并从这些子类别中得出总体客户满意度百分比。
NLP如何推动业务转型？
NLP已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为搜索引擎结果（如谷歌）提供支持，提供客户服务聊天机器人，并驱动语音导航GPS系统。NLP在企业解决方案中扮演着日益重要的角色，简化和自动化业务运营，提高员工生产力，并优化关键业务流程。
NLP的应用不断在各种领域中铺开，例如零售业用于客户服务和聊天机器人，以及医疗领域用于解释和总结电子健康记录。像亚马逊Alexa这样的对话型助理也利用NLP来倾听用户并寻找答案。
在医疗保健领域，NLP加速了审阅研究论文并从中提取相关数据的过程，有助于新疗法的发现和对疾病的理解。由NLP驱动的聊天机器人和虚拟助手可以为患者提供信息、安排预约并提供初步的健康建议，从而增强患者参与度和服务的可及性。
通过将NLP融入其解决方案，NETVIBES正在帮助企业用户分析大量数据并发现洞察，监测员工和客户体验，并简化以往繁琐任务的业务流程。
Stone指出：“大部分企业约有90%的数据是非结构化的，这使得从中创造价值变得非常困难。NLP可以分析任何非结构化数据，从客户体验数据（如调查问卷、邮件投诉）到帮助公司量化满意度驱动因素，并制定行动计划以改善客户体验。它还可以分析变更请求和质量报告，帮助企业优化内部流程并提高服务质量。”
您的企业要如何使用NLP？
NLP通过处理海量的非结构化数据并理解其含义，使繁琐的任务变得更容易。但NLP的价值远不止于此，根据DeepLearning.AI的见解，该技术还具有以下附加价值：
语言学任务：这涉及识别两个词是否以及何时指代同一实体。
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词性标注：NLP根据词语或文本片段的用法和语境来确定其词性。
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词义消歧：对于具有多种可能含义的词语，该技术会选择一个特定的词义。
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命名实体识别：在扫描大型数据集时，NLP将词语或短语识别为有用的实体。
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垃圾邮件检测：像Gmail这样的大型电子邮件服务使用业界常用的二元分类来判断邮件是否为垃圾邮件。这种方法通过将不需要的邮件从收件箱中移除，改善了用户体验。
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在线语法检查工具：像Grammarly这样的语法检查工具使用此类系统，通过为作者提供语法修正建议，以改善写作体验。这些平台也帮助教师批改课堂上的学生作文。
NLP的五大优势
一旦经过适当训练，NLP模型可以快速有效地工作，并承担起员工的任务，便于员工专注处理其它领域的工作。
加速业务洞察发现：NLP揭示不同内容片段之间的隐藏关系。通过文本数据检索、更深入的洞察和分析，能够做出更明智的业务决策。
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降低数据处理成本：NLP自动化数据收集和信息处理，减少人工投入，从而降低人力成本。当企业需要筛选大量非结构化文本数据时，这些信息可以被轻松分类和理解。
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任务自动化：NLP可自动化日常任务，如客户支持查询、内容生成和数据提取。这提高了业务和生产效率，简化了以往繁琐的任务。
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语言翻译：该技术弥合了跨语言的沟通障碍，促进了全球互动和商业往来。NLP正在打破企业间沟通理解的壁垒。
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改善可访问性：NLP为残障人士提供了语音转文本和文本转语音等可访问性功能。它还通过根据语言和行为定制用户偏好来进一步改善用户体验，增强用户参与度。
NLP为何充满挑战？
NLP模型仍然不完美，并且可能永远无法达到完美的程度，就像人类终其一生都在不断学习语言一样。
训练数据偏差：如果在训练中接触到有偏见的数据，那么NLP与其它AI功能类似，将导致结果偏差。克服这个问题的一种方法在于利用更多样化的数据集训练NLP功能。然而，通常从网络上抓取的数据集很容易存在偏见。
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误解风险：在AI中，由于缺乏清晰、高质量的输入（比如含糊不清的发音、俚语或其它发音错误），也存在误解的风险。确保工具的输入准确性至关重要，这将显著减少误解现象的发生。
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新词汇的出现：随着新词的创造或引入，NLP只能做出最佳猜测或承认其不确定词义。这些数据集需要持续更新和训练，以确保新的语言习惯和表达方式能够纳入NLP工具。
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语言的歧义性：当词语和短语根据语境具有多种含义时，这种歧义性会使NLP系统难以准确解释并生成类似人类的回应。
Stone解释说：“主要的困难不一定在于技术本身，而在于人类语言的复杂性。直到我们尝试学习第二语言，或者因为缺少语境而误解了短信的含义时，我们才意识到语言有多么复杂。“
应对这些NLP挑战需要机器学习、自然语言理解（NLU）方面的进步，并整合更广泛的语境信息，以增强NLP系统的能力。
NLP的前景如何？
NLP正在为更智能、更个性化的互动铺平道路，涵盖从医疗保健到客户服务再到娱乐的诸多领域。这是一个树立数字时代无缝沟通与协作的新纪元。
在达索系统，NLP能够更深层次地理解人类语言，揭示以前隐藏在非结构化文本中的数据。NLP最初进入达索系统的发展愿景是通过2020年对Proxem的收购，这是一家位于法国、专注于AI驱动的语义处理软件的专业品牌。此后，NLP已扩展到3DEXPERIENCE平台，与NETVIBES信息智能应用协同工作。该平台结合了基于规则的自然语言理解、自然语言处理和机器学习技术，以洞察和理解全局。
NETVIBES每天都在使用NLP支持客户从大量数据中提取语义。他们还推出了专属版本的ChatGPT，该版本将在内部基于其特定数据集进行训练，为客户和企业提供更准确的信息。实际上，得益于此类技术，达索系统将能够基于检索增强生成（RAG）技术，为技术强化型员工提供对话助手，该技术会考量来自3DEXPERIENCE平台不同应用的所有知识和实例信息。
NLP的未来充满巨大潜力，这得益于机器学习和AI进步。我们可以期待出现日益复杂的模型，它们能够理解和生成类似人类的文本，并能更精确地理解语境、语气和细微差别。随着NLP的持续发展，围绕数据隐私、偏见和负责任地使用人工智能的伦理考量将日趋关键，这将影响这些技术如何融入社会和我们的业务。
