自然语言处理的应用

自然语言处理 (NLP) 是一项新兴技术，它衍生出我们当今看到的各种形式的人工智能，其用于在人与机器之间创建无缝交互界面将继续成为当今和未来的首要任务。越来越多的认知应用。在这里，我们将讨论 NLP 的一些非常有用的应用。

机器翻译

机器翻译（MT）是将一种源语言或文本翻译成另一种语言的过程，是 NLP 最重要的应用之一。我们可以借助以下流程图来了解机器翻译的过程 -

机器翻译系统的类型

有不同类型的机器翻译系统。让我们看看有哪些不同类型。

双语机器翻译系统

双语机器翻译系统可在两种特定语言之间生成翻译。

多语言机器翻译系统

多语言机器翻译系统可以在任何语言对之间生成翻译。它们本质上可以是单向的或双向的。

机器翻译 (MT) 方法

现在让我们了解机器翻译的重要方法。机器翻译的方法如下：

直接机器翻译方法

它不太流行，但却是最古老的 MT 方法。使用这种方法的系统能够将 SL（源语言）直接翻译为 TL（目标语言）。此类系统本质上是双语且单向的。

国际语教学法

使用 Interlingua 方法的系统将 SL 翻译为称为 Interlingua (IL) 的中间语言，然后将 IL 翻译为 TL。Interlingua 方法可以借助以下 MT Pyramid来理解 -

转移方式

这种方法涉及三个阶段。

在第一阶段，源语言 (SL) 文本被转换为面向 SL 的抽象表示。
在第二阶段，面向 SL 的表示被转换为等效的面向目标语言 (TL) 的表示。
在第三阶段，生成最终文本。

经验机器翻译方法

这是一种新兴的机器翻译方法。基本上，它以并行语料库的形式使用大量原始数据。原始数据由文本及其翻译组成。基于类比、基于示例、基于记忆的机器翻译技术使用经验机器翻译方法。

打击垃圾邮件

如今最常见的问题之一是不需要的电子邮件。这使得垃圾邮件过滤器变得更加重要，因为它是解决此问题的第一道防线。

考虑到主要的误报和漏报问题，可以利用 NLP 功能来开发垃圾邮件过滤系统。

用于垃圾邮件过滤的现有 NLP 模型

以下是一些现有的用于垃圾邮件过滤的 NLP 模型 -

N-gram 建模

N-Gram 模型是较长字符串的 N 字符切片。在此模型中，同时使用几种不同长度的 N 元模型来处理和检测垃圾邮件。

词干提取

垃圾邮件发送者（垃圾邮件的生成者）通常会更改垃圾邮件中的一个或多个攻击性词语字符，以便破坏基于内容的垃圾邮件过滤器。这就是为什么我们可以说，如果基于内容的过滤器无法理解电子邮件中单词或短语的含义，那么它们就没有用。为了消除垃圾邮件过滤中的此类问题，开发了一种基于规则的词干技术，该技术可以匹配看起来相似且听起来相似的单词。

贝叶斯分类

这现已成为广泛使用的垃圾邮件过滤技术。电子邮件中单词的出现率是通过统计技术根据其在未经请求的（垃圾邮件）和合法（正常）电子邮件的数据库中的典型出现次数来衡量的。

自动总结

在这个数字时代，最有价值的就是数据，或者可以说信息。然而，我们真的能获得有用的信息和所需的信息吗？答案是否定的，因为信息超载，我们获取知识和信息的能力远远超出了我们的理解能力。我们迫切需要自动文本摘要和信息，因为互联网上的信息洪流不会停止。

文本摘要可以定义为对较长文本文档创建简短、准确摘要的技术。自动文本摘要将帮助我们在更短的时间内获得相关信息。自然语言处理（NLP）在开发自动文本摘要方面发挥着重要作用。

问答

自然语言处理（NLP）的另一个主要应用是问答。搜索引擎让世界的信息触手可及，但在回答人类用自然语言提出的问题方面仍然存在不足。我们像谷歌这样的大型科技公司也在朝这个方向努力。

问答是人工智能和自然语言处理领域内的一门计算机科学学科。它专注于构建自动回答人类以其自然语言提出的问题的系统。理解自然语言的计算机系统具有程序系统的能力，将人类编写的句子翻译成内部表示，以便系统生成有效答案。通过对问题进行语法和语义分析可以生成准确的答案。词汇差距、歧义和多语言是 NLP 构建良好问答系统面临的一些挑战。

情绪分析

自然语言处理（NLP）的另一个重要应用是情感分析。顾名思义，情绪分析用于识别多个帖子之间的情绪。它还用于识别未明确表达情绪的情绪。公司正在使用情感分析，这是一种自然语言处理 (NLP) 的应用程序，可以识别在线客户的意见和情绪。它将帮助公司了解客户对产品和服务的看法。公司可以借助情绪分析从客户帖子中判断其整体声誉。这样，我们可以说，除了确定简单的极性之外，情感分析还可以理解上下文中的情感，以帮助我们更好地理解所表达的观点背后的含义。