自然语言处理

什么是自然语言处理?

自然语言处理(NLP)是一套 人工智能 使计算机能够识别和理解人类语言的技术. 它有助于使计算机更容易为人类所用. 自然语言处理使用计算机科学和 计算语言弥合人类交流和计算机理解之间的鸿沟. 它通过快速分析大量文本数据并理解命令背后的含义来实现这一点. 自然语言处理 使计算机能够理解微妙的人类概念,如意图,情感和情感. 它类似于 认知计算 它的目标是在电脑和人类之间创造更多自然的互动. 

为什么自然语言处理很重要?

人们理解单词、短语和句子主要是通过上下文和熟悉程度. 例如,当ob真人游戏在一个上下文中听到某个短语时,它可能会激发某种理解. 然而,当ob真人游戏在其他词中听到这个词时,它可能会有完全不同的意思. 这就是ob真人游戏如何相对轻松地进行复杂对话的方式. 这背后是相同的概念 自然语言处理. 计算机通过分析文本、单词或其他数据来解析演讲的意图. 其优点是计算机可以更快地分析更大的数据集.

自然语言处理应用包括:

  • 聪明的助手 比如Alexa或Siri依靠自然语言处理算法来运行. 这些工具使用语音识别来理解人们所说的话,并将其与有用的回应相匹配. 最初,这是用来识别用“嘿Siri”或“嘿Alexa”提醒助手的人.“最近, 这些工具能够理解上下文,创建快捷方式或进行其他改进. 这种新的处理方式也是这些工具识别笑话和回应幽默答案的方式. 
  • 转录和翻译 在ob真人游戏的手机上越来越普遍. 一个很好的例子是when 你在开会的时候接到一个电话. 手机转录语音信息的功能可以帮助你识别重要信息. 同样,翻译工具可以帮助ob真人游戏在新的国家或新的情况下导航. 以前,人们必须随身携带翻译词典. 如今,ob真人游戏只需对着手机说话,就能在几秒钟内被理解. 
  • 垃圾邮件及电子邮件过滤器 严重依赖于 自然语言处理 扫描和分类电子邮件的技术. 他们分析垃圾邮件或网络钓鱼邮件中常见的语言. 这方面的例子包括使用金融术语, 印刷错误, 语法错误, 和威胁的语言. 另一个例子是你的收件箱识别电子邮件是主要的,社交的,或推广性质. 这种过滤有助于保持收件箱的管理,并将更多相关的电子邮件推到最前面. 
  • 智慧文本输入法, 随着 自动更正 自动完成, 帮助ob真人游戏节省时间,提高文本和电子邮件的准确性. 这些 工具使用NLP 随着时间的推移,功能和改善. 例如, 你用手机的次数越多, 它就能更好地预测你开始输入的单词. 预测文本不仅可以帮助半自动化的几个重复的步骤, 而且还能保证准确性. 同样,NLP可以帮助改进搜索引擎结果和网页建议. 
  • 数据和文本分析 是商业智能和其他公司的关键工具吗. 除非能够以可行和有意义的方式分析数据,否则收集数据是没有意义的. 自然语言处理 能否通过使用自然语言对数据进行分割来帮助企业增强流程. NLP也可以用来分析社交媒体评论,对客户互动有更准确的理解, 例如. 

这些自然语言处理示例展示了该软件规程的价值. 这在很大程度上是由于自然语言处理技术的结合 机器学习,随时间改善. 事实上,自然语言处理中的深度学习可以将这些应用纳入其中 大胆的新方向

自然语言处理+数据ob真人

DataRobot AI云平台 具有多种NLP功能. 如果在数据集中检测到文本特征, datarrobot识别语言并执行必要的预处理步骤. 为 工程特性 对于文本数据,DataRobot会自动查找、调整和解释最好的数据 文本挖掘 数据集的算法,节省时间和资源.

自然语言处理

datarrobot的功能包括但不限于令牌化, 数据清理(阻止, 停止词删除, 等.),以及各种矢量化方法的应用. DataRobot AI云平台支持n-gram矩阵(bag-of-words, bag-of-characters)分析方法, 以及文字嵌入技术, 例如Word2Vec和fastText,同时使用CBOW和Skip-Gram学习方法. 此外,该平台还可以进行朴素贝叶斯支持向量机和余弦相似度分析.

DataRobot正在不断扩展其NLP功能, 包括最新的语言表示模型,如 伯特 (谷歌基于变压器的NLP迁移学习事实标准). 微小的伯特(或任何蒸馏, 小, 伯特的版本)现在可以在数据ob真人库中找到. 这些蓝图提供了NLP领域的预训练特征提取.  

对可视化, 有用于改进文本分析的词云,它允许用户看到哪些词影响了模型(用于二进制分类)做出的预测, 多类分类, 和回归), 查看类特定的词云(用于 多类分类 项目),过滤掉常见的停顿词(for、was、or等.),以及更多. 

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