NLP是什么

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间，使用自然语言进行有效通信。就是希望机器能像人一样，具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言，“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式，包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，[heading2]用途[content]如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到NLP相关技术。[heading2]技术原理[content]按照内容构成的层次，NLP的基本技术原理可以分成5个层次：1.词法分析。找到词汇的各个词素，从中获得语言学信息；2.句法分析。对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用；3.语义分析。找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念；4.篇章分析。分析篇章结构，识别不同部分之间的语义联系，结合内外部信息，在整体上理解篇章；5.内容生成

最后，我们来总结一下这些“小故事”，从图灵奠定自然语言处理的根基，到SHRDLU实现了理解、生成自然语言，大约过去了20年时间，在这短短20年里，科技突飞猛进的速度让我们瞠目结舌（虽然现在的你可能觉得当时的技术很原始）。虽然现在的自然语言处理已经被归到人工智能学科下，但我们仍能看清楚这三者之间的关系，即：自然语言处理（NLP）中包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。如下图所示：而这三者分别干的事情如下：1.NLP：它涉及各种技术和方法，使计算机能够分析、理解和生成人类语言，例如文本和语音。NLP的目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，从而实现人机交互的自然化。2.NLU:专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU系统试图理解句子和词语背后的含义，而不是仅仅处理单个词语。NLU能够识别文本中的情感、意图和实体，并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。3.NLG:专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG系统将结构化数据转化为自然语言文本，例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG能够根据不同的需求和场景，生成不同风格和语气的文本。好了，讲了这么多，不知道今天有没有把这三个概念学会？如果想学习更多人工智能知识，欢迎关注我。谢谢。以上。

感谢Arthur提供建议Stephen的书,他在里面强调Embedding本质上是在将文本转换为数值表示.在这个过程中,用到了向量空间映射答：在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词，短语，句子等）转换为低维度的向量。Embedding的主要目的是将数据的抽象和复杂性降低，使得机器学习模型能够更有效地理解和处理数据。Embedding可以帮助模型理解语义关系，例如单词之间的相似性，句子的情感，等等。下面是两个例子，可以帮助你更好地理解Embedding：例子1：电影推荐系统假设我们有一个电影推荐系统，用户可以给电影打分，我们的目标是预测用户未看过的电影的评分。在这个情况下，每个用户和每个电影都可以被视为一个独特的分类标签。直接处理这些标签将会非常困难，因为它们是高维度和稀疏的。这时，我们可以使用Embedding。对于每个用户和每个电影，我们可以创建一个Embedding，这是一个低维度的向量，可以捕捉用户的兴趣和电影的特性。然后，我们可以通过比较用户和电影的Embedding来预测用户可能会给电影的评分。例子2：文本分类假设我们正在构建一个文本分类模型，比如垃圾邮件检测器。我们的输入是邮件文本，我们的目标是预测邮件是否是垃圾邮件。在这个情况下，我们可以使用词嵌入（word embedding）。词嵌入是一种将单词转换为向量的技术。这个向量可以捕捉单词的语义：相似的单词有相似的向量。例如，"good"和"great"可能有相似的向量，因为它们具有相似的意思。在我们的垃圾邮件检测器中，我们可以首先使用词嵌入将邮件中的每个单词转换为向量，然后基于这些向量来预测邮件是否是垃圾邮件。