英国思克莱德大学自然语言处理(NLP)课程辅导

自然语言处理(NLP)是一种机器学习技术，它允许计算机解释、处理和理解人类语言。NLP软件用于自动处理这些数据，分析信息中的意图或情感，并实时响应人际交流。在这篇文章里面，我们将对自然语言处理这门课程进行更加详细地阐述。

一、为什么NLP很重要?

自然语言处理对于有效、全面地分析文本和语音数据至关重要。NLP可以处理日常对话中常见的方言差异、俚语和语法异常。公司将其用于各种自动化任务，例如：

a.处理、分析和归档大型文档。

b.分析客户反馈或呼叫中心录音。

c.运行聊天机器人，实现客户服务自动化。

d.提供 "人-发生-时间-地点 "问题的答案。

e.整理和提取文本

NLP可以集成到客户关系应用中，以便更有效地与客户沟通。例如，聊天机器人可以分析和整理客户询问，自动回答常见问题，并将复杂问题转给客服人员。这种自动化流程有助于降低成本，节省客服人员回答不必要问题的时间，并提高客户满意度。

二、自然语言处理方法有哪些?

1.监督式NLP

监督式NLP方法使用一组标注或已知的输入和输出来训练软件。程序首先处理大量已知数据，然后学习从任何未知输入生成正确输出。例如，公司训练NLP工具根据特定标签对文档进行分类。

2.无监督NLP

无监督NLP使用统计语言模型来预测无标签输入时出现的模式。例如，文本信息中的自动补全功能通过跟踪用户的反应来建议与给定句子相关的相关词语。

3.自然语言理解

自然语言理解(NLU)是NLP的一个子集，侧重于分析句子的含义。NLU允许软件在不同的句子中找到相似的含义，或者处理具有不同含义的单词。

4.自然语言生成

自然语言生成(NLG)侧重于根据特定关键词或主题生成类似人类的对话。例如，具有NLG功能的智能聊天机器人可以以类似客服人员的方式与客户对话。

三、NLP如何工作?

1.计算语言学

计算语言学是一门使用计算机和软件工具来理解和创建人类语言模型的科学。研究人员使用计算语言学方法(如句法和语义分析)创建框架，帮助机器理解人类对话的语言。语言翻译器、文本到语音合成和语音识别软件等工具都基于计算语言学。

2.机器学习

机器学习是一种利用测试数据训练计算机以提高其效率的技术。人类语言具有讽刺、隐喻、句子结构变化和语法等特点，有些用法需要人类花费数年时间才能学会。开发人员使用机器学习方法来教授NLP应用程序，以便从一开始就准确识别和理解这些特征。

3.深度学习

深度学习是机器学习的一个特定领域，它教导计算机像人类一样学习和思考。该领域涉及神经网络，神经网络由数据处理节点组成，其工作原理与人脑类似。计算机可以利用深度学习来识别、分类和关联输入数据中的复杂模式。

4.NLP实施步骤

通常情况下，NLP流程从收集和准备非结构化文本或语音数据开始，数据来源包括云数据仓库、调查、电子邮件或内部业务流程应用程序。

(1)预处理

NLP软件使用预处理技术(如单词分割、形态分析、词形缩减和删除不活跃单词)为各种应用准备数据。

a.分词将句子分解为单个词或短语。

b.词根和词素还原将单词还原为词根形式。例如，这些过程将start转换为start。

c.词根处理从句子中删除不重要的单词，例如for和with。

(2)训练

研究人员使用机器学习来训练NLP模型，使用预处理数据，根据提供的文本信息创建特定应用程序。训练NLP算法需要向软件提供大量数据样本，以提高算法的准确性。

(3)应用和推理

然后，当机器学习专家实施该模型或将其集成到现有生产环境中时，NLP模型将接收输入并预测针对特定用例设计的输出。你可以根据实时数据运行NLP应用程序，以获得你想要的结果。

海马课堂专业课程辅导，2300+严选硕博学霸师资，针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师，根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排，中英双语详细讲解课程中的考点、难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。