nlp是什么 你老问我NLP是什么，今天就给你最全面解析！

在计算机领域，通常被称为“自然语言处理”的NLP(自然语言处理)是研究如何使计算机理解人类语言。

这包括计算机不仅要理解自然语言文本的含义，还要在自然语言文本中表达给定的深层意图和思想。

因此，这项技术往往体现了人工智能的最高任务和境界，也就是说，只有当计算机具备理解自然语言的能力时，机器才算实现了真正的智能。

然而，这一切远没有人们想象的那么简单。根本原因在于自然语言文本和对话的各个层面都存在着各种歧义或多义性。

而且由于汉语词汇是由不断变化的汉字组成的，所以汉语领域的“自然语言处理”就显得尤为复杂。

多年来专注于“自然语言处理”领域，并深度培育“语义分析”技术，NLP技术和服务随着ImageQ的发展不断完善。

从“中文分词”、“词云画像”、“词性分析”到“自动文摘”、“关系挖掘”、“情感分析”、“知识图谱”等。，NLP技术不再单纯停留在概念层面，而是逐渐渗透并成功应用于ImageQ服务的各个垂直领域。

你为什么需要NLP

在日常生活中，我们总是会遇到一些不太常见的不知道怎么读的单词，然后经常去搜索引擎，比如“四点以后你说什么”。

我们发现搜索结果一定是给你看“四个字是由什么组成的”，并附有拼音和注释，而不是孤独的“四个字和发什么音”或者它们表面上的匹配结果。

▲搜索引擎相关结果显示

这其实是NLP技术的一个体现。通过这项技术，人们不必花费大量的精力去学习和理解难懂的计算机语言，而是用自己最习惯的语言去使用计算机，进一步理解其背后的含义。

NLP到底能用来干嘛

那么NLP到底能做什么呢？我们对比孩子的学习路径，结合ImageQ平台开放的几种典型的NLP技术来说明:

幼儿园时期

在这段时间里，我们只收到了一个单词或短句或长句。我们不知道什么是动词和名词，谁是主语，标点符号和分隔符是什么意思。就是简单的一句话。我学会了一句话。我的小脑袋里全是各种各样的东西，但是比较乱，没有什么规章制度可言。

比如我们身处信息的海洋。每天都有各种各样的信息和数据不断涌现，这些信息和数据还没有经过处理和消化。新一轮的信息轰炸立即开始，然后继续积累、再现、再积累......

说到底，收集到的数据都是乱七八糟的，有缺陷的，一些有价值的内容往往在过程中逐渐丢失。

小学时期

在小学，我们可以学得更慢。我们知道“挑”是动词，“花”是名词，“和”是连词，等等。我们很清楚标点符号是“，”？”等等，也学会了如何分词分句等等。

与自然语言处理领域相对应的是“中文分词”和“词性分析”方面。

■中文分词

中文分词是中文自然语言处理的底层。它被认为是中文信息处理的第一个过程，起着重要的作用。分词是理解语言的第一个过程。

好的分割结果可以为机器理解提供依据，也可以为人们做出更好更正确的决策提供依据。

■词性分析

在分词的基础上，我们在分词的结果中为每个单词标记一个正确的词性，并确定每个单词是动词、名词、形容词还是其他。

▲词性分析

同一词性在不同场景下所代表的具体属性会有所不同。比如“刀”在日常生活中使用时是烹饪工具，但在治安事件中使用时可能是犯罪工具。

与传统的自然语言处理系统相比，ImageQ通过具有自主知识产权的领先专利算法——基于BI-LSTM和CRF的文本序列标注系统和方法，支持更准确的语义识别，利用语言逻辑解构单词的规则，结合“深度学习”算法优化单词之间的语义规则。

▲相关技术实施流程

中学时期

此时，我们有了更广泛的研究，我们已经开始学习提炼张文的中心思想、观点，并分析人物和事件之间的关系。

这也涉及到自然语言处理中的“依存句法”、“自动文摘”、“情感评分”等内容。我们主要讲“情感评分”。

“情感评分”，即文本倾向性分析，依靠“深度学习”、“机器学习”等语义理解技术，可以快速识别公众对某一事件或产品的态度是积极的、中立的还是消极的。

比如我们在给十九大报告的时候，情绪评分远远大于1，主要是正面情绪。

▲第十九次全国代表大会报告情感评分

拥有自主知识产权的ImageQ语义分析引擎提供行业领先的ImageQNLP和ImageQMind语义分析技术，在大数据词库辅助和大量行业语料库的基础上，通过“句法分析”和“机器学习”实现智能语义分析。

特定场景下正反情感分析准确率达到85% ~ 90%。研究行业数据标注后，准确率可达90% ~ 95%。

大学时期

通过积累，我们逐渐形成了自己的思维方式和知识体系。在探索新技术的同时，我们也开始尝试把学到的东西应用到实践中，解决一些实际问题。

ImageQ经过多年在“媒体”、“政府”、“公安”等领域的积极探索，积累了大量的技术，积累了大量的行业语料库、词库、知识库，也聚集了众多国内外优秀的专家团队，为行业客户合作、帮助解决最重要、最实际的问题。大量的应用场景和案例也得到了客户的高度认可。

目前，对于某些应用，已经出现了具有相当“自然语言处理”能力的平台，并且已经商业化，甚至开始产业化。然而，“自然语言处理”的探索仍然不是终点。

但是可以预见，无论是探索自然本质还是付诸实践，NLP技术在未来都会有意想不到的惊喜和极其迅猛的发展。

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