人类的语言对于机器而言，如同迷宫般复杂，难以直接理解。 这其中包含了大量的缩略词、多重含义、隐晦的次要意思、复杂的语法规则、特定语境、俚语以及其他众多语言现象。
然而，许多商业流程和操作都依赖于机器，并且需要机器与人类进行自然的互动。
因此，科学家们需要一种能够帮助机器解读人类语言，并让机器更容易学习人类语言的技术。
在这种背景下，自然语言处理（NLP）算法应运而生。 它使得计算机程序能够理解各种人类语言，无论是书面的还是口头的。
NLP 采用多种算法来处理语言。 随着 NLP 算法的引入，这项技术成为了人工智能（AI）的重要组成部分，有助于简化非结构化数据的处理。
本文将深入探讨 NLP 的概念，并介绍一些最受关注的 NLP 算法。
让我们开始吧！
什么是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）是一个跨学科领域，结合了计算机科学、语言学和人工智能，主要研究人类语言与计算机之间的交互。 其核心目标是使机器能够分析和处理与自然语言相关的大量数据。
简单来说，NLP 是一种现代技术，它使机器能够理解、分析和解释人类语言。 借助 NLP，机器能够理解文本和口头语言。 借助 NLP 的帮助，机器可以执行翻译、语音识别、文本摘要、主题分割以及其他许多任务，从而替代开发人员完成复杂的工作。
NLP 的优势在于它利用多种算法实时完成所有工作和任务，这使得其效率非常高。 它是一种将机器学习、深度学习和统计模型与基于计算语言规则的建模相结合的综合技术。
NLP 算法使计算机能够通过文本或语音数据处理人类语言，并解码其含义以用于各种目的。 计算机的解释能力已经得到了显著提升，甚至能够理解文本背后的人类情感和意图。 此外，NLP 还可以预测用户在书写或说话时即将使用的词语或句子。
这项技术已经发展了几十年，并且随着时间的推移不断改进，精度也得到了显著提升。 NLP 起源于语言学领域，甚至帮助开发人员创建了互联网搜索引擎。 随着技术的进步，NLP 的应用范围也在不断扩大。
如今，NLP 在金融、搜索引擎、商业智能、医疗保健、机器人技术等多个领域都有广泛的应用。 此外，NLP 已经深入到现代系统的各个角落； 它被广泛应用于各种流行的应用程序，例如语音导航的 GPS、客户服务聊天机器人、数字助理、语音转文本等。
NLP 是如何工作的？
NLP 是一种动态的技术，它采用多种方法，为机器翻译复杂的人类语言。 它主要利用人工智能来处理和翻译书面或口头语言，以便计算机可以理解它们。
正如人类拥有处理所有输入的大脑一样，计算机也利用专门的程序来帮助它们将输入转换为可理解的输出。 NLP 在转换过程中分为两个主要阶段：数据处理和算法开发。
数据处理是第一阶段，它负责准备和清理输入的文本数据，以便机器能够对其进行分析。 数据的处理方式能够突出输入文本的所有特征，使其适用于计算机算法。 基本上，数据处理阶段以机器能够理解的形式准备数据。
此阶段涉及的技术包括：
- 分词：将输入的文本分割成更小的单元，以便 NLP 可以对其进行处理。
- 停用词删除：从文本中删除所有常见的词汇，并将它们转换成一种可以以最小的状态保留所有信息的形式。
- 词形还原和词干提取：将单词还原到其根结构，以便机器可以轻松处理它们。
- 词性标注：根据名词、形容词和动词等词性标记输入的词，然后进行处理。
在输入数据经过第一阶段处理后，接下来，机器将开发一种算法，最终可以对其进行处理。 在所有用于处理预处理词的 NLP 算法中，基于规则和基于机器学习的系统被广泛使用：
- 基于规则的系统：系统利用语言规则对单词进行最终处理。 这是一种仍然被广泛使用的传统算法。
- 基于机器学习的系统：这是一种结合了神经网络、深度学习和机器学习等技术的高级算法，它能够自行决定处理单词的规则。 由于它使用统计方法，该算法根据训练数据决定如何处理单词，并在处理过程中进行相应的调整。
不同类别的 NLP 算法
NLP 算法是在处理自然语言时使用的基于机器学习的算法或指令。 它们专注于开发能够让机器解释人类语言的协议和模型。
NLP 算法可以根据人工智能的方法以及输入的训练数据进行调整。 这些算法的主要任务是利用不同的技术，将混乱或非结构化的输入有效地转换为机器可以学习的知识信息。
与所有技术一样，NLP 算法利用自然语言的原理，使机器能够更好地理解输入。 它们负责帮助机器理解给定输入的上下文值； 否则，机器将无法执行请求。
NLP 算法可以分为三个不同的核心类别。人工智能模型根据数据科学家的方法选择其中任何一个类别。 这些类别是：
#1。 符号算法
符号算法是 NLP 算法的重要组成部分。 它们负责分析每个输入文本的含义，然后利用这些含义来建立不同概念之间的关系。
符号算法利用符号来表示知识以及概念之间的关系。 由于这些算法利用逻辑，并根据上下文为单词赋予含义，因此可以获得很高的准确性。
知识图谱在定义输入语言的概念以及这些概念之间的关系方面也发挥着至关重要的作用。 由于能够准确定义概念并轻松理解单词的上下文，这种算法有助于构建可解释的人工智能 (XAI)。
然而，由于各种限制，符号算法很难扩展规则集合。
#2。 统计算法
统计算法通过浏览文本、理解每个文本并检索含义来简化机器的工作。 这是一种高效的 NLP 算法，因为它通过识别输入文本中的模式和趋势来帮助机器学习人类语言。 这种分析有助于机器实时预测当前词语之后可能会出现哪个词语。
从语音识别、情感分析、机器翻译到文本建议，统计算法被广泛应用于各种应用。 其广泛应用背后的主要原因是它可以处理大型数据集。
此外，统计算法可以检测段落中的两个句子在含义上是否相似以及使用哪个句子。 然而，该算法的主要缺点是它部分依赖于复杂的特征工程。
#3。 混合算法
这种类型的 NLP 算法结合了符号算法和统计算法的优点，从而产生有效的结果。 通过关注两种方法的主要优点和特性，它可以轻松地克服任何一种方法的最大缺点，这对于实现高精度至关重要。
有多种方法可以利用这两种方法的优势：
- 符号方法支持机器学习
- 机器学习支持符号方法
- 符号学习和机器学习并行工作
符号算法可以通过帮助机器学习训练模型来支持机器学习，使其更容易自行学习语言。 尽管机器学习支持符号方式，但机器学习模型可以为符号方式创建初始规则集，从而避免数据科学家手动构建它。
然而，当符号学习和机器学习协同工作时，它们可以产生更好的结果，因为它可以确保模型正确理解特定的段落。
最佳 NLP 算法
有许多 NLP 算法可以帮助计算机模拟人类语言，以便理解。 以下是一些最佳的 NLP 算法：
#1。 主题建模
主题建模是一种利用统计 NLP 技术，从大量文本文档中提取主题或主要议题的算法。
基本上，它可以帮助机器找到可用于定义特定文本集的主题。 由于每个文本文档语料库中都包含许多主题，因此该算法使用任何合适的技术，通过评估特定的词汇表集来确定每个主题。
在利用最佳技术进行主题建模时，潜在狄利克雷分布（LDA）是一种流行的选择。 它是一种无监督的机器学习算法，有助于积累和组织大量数据，这是人工注释无法做到的。
#2。 文本摘要
这是一种需求量很大的 NLP 技术，其中算法以流畅的方式简洁地总结文本。 这是一个快速的过程，因为文本摘要有助于提取所有有价值的信息，而无需逐字检查。
总结可以通过两种方式完成：
- 基于提取的摘要：机器仅从文档中提取主要的单词和短语，而不修改原文。
- 基于抽象的摘要：在此过程中，从描述所有信息和意图的文本文档中创建新的单词和短语。
#3。 情感分析
情感分析是一种 NLP 算法，可以帮助机器理解用户文本背后的含义或意图。 它非常流行，并被广泛应用于不同的企业人工智能模型，因为它有助于公司了解客户对其产品或服务的看法。
通过理解客户在不同平台上文本或语音数据中所表达的意图，人工智能模型可以了解客户的情绪，并帮助企业根据客户的情绪进行相应的处理。
#4。 关键词提取
关键词提取是另一种流行的 NLP 算法，它有助于从大量基于文本的数据中提取大量目标词汇和短语。
有多种关键词提取算法可供选择，包括流行的 TextRank、词频（TF）和 RAKE 算法。 一些算法可能会提取额外的单词，而另一些算法可能有助于根据给定文本的内容提取关键词。
每种关键词提取算法都有自己的理论和基本方法。 对于许多组织来说，它都非常有用，因为它有助于存储、搜索和检索大量非结构化数据集中的内容。
#5。 知识图谱
在选择最佳 NLP 算法时，许多人会考虑知识图谱算法。 这是一种利用三元组存储信息的优秀技术。
该算法基本上是三件事的组合：主体、谓词和实体。 但是，知识图谱的创建并不局限于一种技术。 相反，它需要多种 NLP 技术才能更加有效和详细。 主题建模方法用于从一堆非结构化文本中提取结构化信息。
#6。 TF-IDF
TF-IDF 是一种统计 NLP 算法，对于评估单词对于属于大型集合的特定文档的重要性至关重要。 该技术涉及不同值的乘法，它们是：
- 词频：词频值表示某个词在特定文档中出现的总次数。 停用词通常在文档中获得较高的词频。
- 逆文档频率：逆文档频率则强调对文档具有高度特异性的术语，或者在整个文档语料库中出现较少的词。
#7。 词云
词云是一种独特的 NLP 算法，涉及数据可视化技术。 在这个算法中，重要的词会被突出显示，然后将它们显示在表格中。
文档中的基本词以较大的字体打印，而不重要的词以较小的字体显示。 有时，不重要的内容甚至在可视化中都看不到。
学习资源
除了上述信息之外，如果您想更深入地了解自然语言处理 (NLP)，您可以考虑以下课程和书籍。
#1。 数据科学：Python 中的自然语言处理
这门 Udemy 课程深受学习者的好评，由 Lazy Programmer Inc 精心打造。它教授有关 NLP 和 NLP 算法的所有内容，并教您如何编写情感分析程序。 本课程总时长为 11 小时 52 分钟，包含 88 个讲座。
#2。 自然语言处理：使用 Python 中的 Transformer 进行 NLP
通过 Udemy 的这门热门课程，您不仅可以通过 Transformer 模型学习 NLP，还可以选择创建微调的 Transformer 模型。 本课程包含 11.5 小时的点播视频和 5 篇文章，让您全面了解 NLP。 此外，您还将了解用于 NLP 的向量构建技术和文本数据预处理。
#3。 使用 Transformer 进行自然语言处理
这本书于 2017 年首次出版，旨在帮助数据科学家和编码人员了解 NLP。 开始阅读本书后，您将开始构建和优化用于各种 NLP 任务的 Transformer 模型。 您还将学习如何利用 Transformer 进行跨语言迁移学习。
#4。 实用自然语言处理
通过这本书，作者解释了 NLP 的任务、问题和解决方法。 本书还教授如何实施和评估不同的 NLP 应用程序。
结论
NLP 是现代人工智能世界不可或缺的一部分，它可以帮助机器理解和解释人类语言。 NLP 算法在各种应用中都非常有帮助，从搜索引擎、信息技术到金融、市场营销等领域。
除了以上详细信息之外，我还列出了一些最佳的 NLP 课程和书籍，它们将帮助您增强对 NLP 的理解。