NLP算法是什么（NLP算法是什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于NLP算法是什么的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、自然語言處理基礎(chǔ) - NLP

• 2、現(xiàn)在很多做AI語音的廠商都在說NLP，NLP和傳統(tǒng)關(guān)鍵詞的區(qū)別究竟是什么？

• 3、產(chǎn)品經(jīng)理如何入門自然語言處理（NLP）？

• 4、nlp cv ml dm都是什么

一、自然語言處理基礎(chǔ) - NLP

什么是自然語言處理

自然語言處理 （英語：natural language processing，縮寫作 NLP） 是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。此領(lǐng)域探討如何處理及運(yùn)用自然語言；自然語言認(rèn)知?jiǎng)t是指讓電腦“懂”人類的語言。自然語言生成系統(tǒng)把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言。自然語言理解系統(tǒng)把自然語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序更易于處理的形式。

自然語言處理有四大類常見的任務(wù)

什么是命名實(shí)體識(shí)別

命名實(shí)體識(shí)別（NER）是信息提?。↖nformation Extraction）的一個(gè)子任務(wù)，主要涉及如何從文本中提取命名實(shí)體并將其分類至事先劃定好的類別，如在招聘信息中提取具體招聘公司、崗位和工作地點(diǎn)的信息，并將其分別歸納至公司、崗位和地點(diǎn)的類別下。命名實(shí)體識(shí)別往往先將整句拆解為詞語并對(duì)每個(gè)詞語進(jìn)行此行標(biāo)注，根據(jù)習(xí)得的規(guī)則對(duì)詞語進(jìn)行判別。這項(xiàng)任務(wù)的關(guān)鍵在于對(duì)未知實(shí)體的識(shí)別?；诖?，命名實(shí)體識(shí)別的主要思想在于根據(jù)現(xiàn)有實(shí)例的特征總結(jié)識(shí)別和分類規(guī)則。這些方法可以被分為有監(jiān)督（supervised）、半監(jiān)督（semi-supervised）和無監(jiān)督（unsupervised）三類。有監(jiān)督學(xué)習(xí)包括隱形馬科夫模型（HMM）、決策樹、最大熵模型（ME）、支持向量機(jī)（SVM）和條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）。這些方法主要是讀取注釋語料庫，記憶實(shí)例并進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)這些例子的特征生成針對(duì)某一種實(shí)例的識(shí)別規(guī)則。

什么是詞性標(biāo)注

詞性標(biāo)注 (pos tagging) 是指為分詞結(jié)果中的每個(gè)單詞標(biāo)注一個(gè)正確的詞性的程序，也即確定每個(gè)詞是名詞、動(dòng)詞、形容詞或其他詞性的過程。

什么是文本分類

該技術(shù)可被用于理解、組織和分類結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本文檔。文本挖掘所使用的模型有詞袋（BOW）模型、語言模型（ngram）和主題模型。隱馬爾可夫模型通常用于詞性標(biāo)注（POS）。其涵蓋的主要任務(wù)有句法分析、情緒分析和垃圾信息檢測(cè)。

GLUE benchmark

General Language Understanding Evaluation benchmark，通用語言理解評(píng)估基準(zhǔn)，用于測(cè)試模型在廣泛自然語言理解任務(wù)中的魯棒性。

LM：Language Model

語言模型，一串詞序列的概率分布，通過概率模型來表示文本語義。

語言模型有什么作用？通過語言模型，可以量化地衡量一段文本存在的可能性。對(duì)于一段長(zhǎng)度為n的文本，文本里每個(gè)單詞都有上文預(yù)測(cè)該單詞的過程，所有單詞的概率乘積便可以用來評(píng)估文本。在實(shí)踐中，如果文本很長(zhǎng)，P(wi|context(wi))的估算會(huì)很困難，因此有了簡(jiǎn)化版：N元模型。在N元模型中，通過對(duì)當(dāng)前詞的前N個(gè)詞進(jìn)行計(jì)算來估算該詞的條件概率。

重要文獻(xiàn)與資料

https://segmentfault.com/a/1190000015460828

https://segmentfault.com/a/1190000015284996

https://segmentfault.com/a/1190000015285996

我們介紹詞的向量表征，也稱為 word embedding 。詞向量是自然語言處理中常見的一個(gè)操作，是搜索引擎、廣告系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)背后常見的基礎(chǔ)技術(shù)。

在這些互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)里，我們經(jīng)常要比較兩個(gè)詞或者兩段文本之間的相關(guān)性。為了做這樣的比較，我們往往先要把詞表示成計(jì)算機(jī)適合處理的方式。最自然的方式恐怕莫過于向量空間模型(vector space model)。 在這種方式里，每個(gè)詞被表示成一個(gè)實(shí)數(shù)向量（one-hot vector），其長(zhǎng)度為字典大小，每個(gè)維度對(duì)應(yīng)一個(gè)字典里的每個(gè)詞，除了這個(gè)詞對(duì)應(yīng)維度上的值是1，其他元素都是0。

One-hot vector雖然自然，但是用處有限。比如，在互聯(lián)網(wǎng)廣告系統(tǒng)里，如果用戶輸入的query是“母親節(jié)”，而有一個(gè)廣告的關(guān)鍵詞是“康乃馨”。雖然按照常理，我們知道這兩個(gè)詞之間是有聯(lián)系的——母親節(jié)通常應(yīng)該送給母親一束康乃馨；但是這兩個(gè)詞對(duì)應(yīng)的one-hot vectors之間的距離度量，無論是歐氏距離還是余弦相似度(cosine similarity)，由于其向量正交，都認(rèn)為這兩個(gè)詞毫無相關(guān)性。 得出這種與我們相悖的結(jié)論的根本原因是：每個(gè)詞本身的信息量都太小。所以，僅僅給定兩個(gè)詞，不足以讓我們準(zhǔn)確判別它們是否相關(guān)。要想精確計(jì)算相關(guān)性，我們還需要更多的信息——從大量數(shù)據(jù)里通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法歸納出來的知識(shí)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里，各種“知識(shí)”被各種模型表示，詞向量模型(word embedding model)就是其中的一類。通過詞向量模型可將一個(gè) one-hot vector映射到一個(gè)維度更低的實(shí)數(shù)向量（embedding vector），如embedding(母親節(jié))=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在這個(gè)映射到的實(shí)數(shù)向量表示中，希望兩個(gè)語義（或用法）上相似的詞對(duì)應(yīng)的詞向量“更像”，這樣如“母親節(jié)”和“康乃馨”的對(duì)應(yīng)詞向量的余弦相似度就不再為零了。

詞向量模型可以是概率模型、共生矩陣(co-occurrence matrix)模型或神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求詞向量之前，傳統(tǒng)做法是統(tǒng)計(jì)一個(gè)詞語的共生矩陣X。

X是一個(gè)|V|×|V| 大小的矩陣，Xij表示在所有語料中，詞匯表V(vocabulary)中第i個(gè)詞和第j個(gè)詞同時(shí)出現(xiàn)的詞數(shù)，|V|為詞匯表的大小。對(duì)X做矩陣分解（如奇異值分解），得到的U即視為所有詞的詞向量：

但這樣的傳統(tǒng)做法有很多問題：

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型不需要計(jì)算和存儲(chǔ)一個(gè)在全語料上統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生的大表，而是通過學(xué)習(xí)語義信息得到詞向量，因此能很好地解決以上問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)詞向量訓(xùn)練好后，我們可以用數(shù)據(jù)可視化算法t-SNE[ 4 ]畫出詞語特征在二維上的投影（如下圖所示）。從圖中可以看出，語義相關(guān)的詞語（如a, the, these; big, huge）在投影上距離很近，語意無關(guān)的詞（如say, business; decision, japan）在投影上的距離很遠(yuǎn)。

另一方面，我們知道兩個(gè)向量的余弦值在[−1,1]的區(qū)間內(nèi)：兩個(gè)完全相同的向量余弦值為1, 兩個(gè)相互垂直的向量之間余弦值為0，兩個(gè)方向完全相反的向量余弦值為-1，即相關(guān)性和余弦值大小成正比。因此我們還可以計(jì)算兩個(gè)詞向量的余弦相似度。

模型概覽

語言模型

在介紹詞向量模型之前，我們先來引入一個(gè)概念：語言模型。 語言模型旨在為語句的聯(lián)合概率函數(shù)P(w1,...,wT)建模, 其中wi表示句子中的第i個(gè)詞。語言模型的目標(biāo)是，希望模型對(duì)有意義的句子賦予大概率，對(duì)沒意義的句子賦予小概率。 這樣的模型可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、信息檢索、詞性標(biāo)注、手寫識(shí)別等，它們都希望能得到一個(gè)連續(xù)序列的概率。 以信息檢索為例，當(dāng)你在搜索“how long is a football bame”時(shí)（bame是一個(gè)醫(yī)學(xué)名詞），搜索引擎會(huì)提示你是否希望搜索"how long is a football game", 這是因?yàn)楦鶕?jù)語言模型計(jì)算出“how long is a football bame”的概率很低，而與bame近似的，可能引起錯(cuò)誤的詞中，game會(huì)使該句生成的概率最大。

對(duì)語言模型的目標(biāo)概率P(w1,...,wT)，如果假設(shè)文本中每個(gè)詞都是相互獨(dú)立的，則整句話的聯(lián)合概率可以表示為其中所有詞語條件概率的乘積，即：

然而我們知道語句中的每個(gè)詞出現(xiàn)的概率都與其前面的詞緊密相關(guān), 所以實(shí)際上通常用條件概率表示語言模型：

N-gram neural model

在計(jì)算語言學(xué)中，n-gram是一種重要的文本表示方法，表示一個(gè)文本中連續(xù)的n個(gè)項(xiàng)。基于具體的應(yīng)用場(chǎng)景，每一項(xiàng)可以是一個(gè)字母、單詞或者音節(jié)。 n-gram模型也是統(tǒng)計(jì)語言模型中的一種重要方法，用n-gram訓(xùn)練語言模型時(shí)，一般用每個(gè)n-gram的歷史n-1個(gè)詞語組成的內(nèi)容來預(yù)測(cè)第n個(gè)詞。

Yoshua Bengio等科學(xué)家就于2003年在著名論文 Neural Probabilistic Language Models [ 1 ] 中介紹如何學(xué)習(xí)一個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)表示的詞向量模型。文中的神經(jīng)概率語言模型（Neural Network Language Model，NNLM）通過一個(gè)線性映射和一個(gè)非線性隱層連接，同時(shí)學(xué)習(xí)了語言模型和詞向量，即通過學(xué)習(xí)大量語料得到詞語的向量表達(dá)，通過這些向量得到整個(gè)句子的概率。因所有的詞語都用一個(gè)低維向量來表示，用這種方法學(xué)習(xí)語言模型可以克服維度災(zāi)難（curse of dimensionality）。注意：由于“神經(jīng)概率語言模型”說法較為泛泛，我們?cè)谶@里不用其NNLM的本名，考慮到其具體做法，本文中稱該模型為N-gram neural model。

在上文中已經(jīng)講到用條件概率建模語言模型，即一句話中第t個(gè)詞的概率和該句話的前t−1個(gè)詞相關(guān)?？蓪?shí)際上越遠(yuǎn)的詞語其實(shí)對(duì)該詞的影響越小，那么如果考慮一個(gè)n-gram, 每個(gè)詞都只受其前面n-1個(gè)詞的影響，則有：

給定一些真實(shí)語料，這些語料中都是有意義的句子，N-gram模型的優(yōu)化目標(biāo)則是最大化目標(biāo)函數(shù):

其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根據(jù)歷史n-1個(gè)詞得到當(dāng)前詞wt的條件概率，R(θ)表示參數(shù)正則項(xiàng)。

Continuous Bag-of-Words model(CBOW)

CBOW模型通過一個(gè)詞的上下文（各N個(gè)詞）預(yù)測(cè)當(dāng)前詞。當(dāng)N=2時(shí)，模型如下圖所示：

具體來說，不考慮上下文的詞語輸入順序，CBOW是用上下文詞語的詞向量的均值來預(yù)測(cè)當(dāng)前詞。

其中xt為第t個(gè)詞的詞向量，分類分?jǐn)?shù)（score）向量 z=U∗context，最終的分類y采用softmax，損失函數(shù)采用多類分類交叉熵。

Skip-gram model

CBOW的好處是對(duì)上下文詞語的分布在詞向量上進(jìn)行了平滑，去掉了噪聲，因此在小數(shù)據(jù)集上很有效。而Skip-gram的方法中，用一個(gè)詞預(yù)測(cè)其上下文，得到了當(dāng)前詞上下文的很多樣本，因此可用于更大的數(shù)據(jù)集。

如上圖所示，Skip-gram模型的具體做法是，將一個(gè)詞的詞向量映射到2n個(gè)詞的詞向量（2n表示當(dāng)前輸入詞的前后各n個(gè)詞），然后分別通過softmax得到這2n個(gè)詞的分類損失值之和。

我們介紹了詞向量、語言模型和詞向量的關(guān)系、以及如何通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得詞向量。在信息檢索中，我們可以根據(jù)向量間的余弦夾角，來判斷query和文檔關(guān)鍵詞這二者間的相關(guān)性。在句法分析和語義分析中，訓(xùn)練好的詞向量可以用來初始化模型，以得到更好的效果。在文檔分類中，有了詞向量之后，可以用聚類的方法將文檔中同義詞進(jìn)行分組，也可以用 N-gram 來預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。希望大家在本章后能夠自行運(yùn)用詞向量進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域的研究。

參考： https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/user_guides/simple_case/word2vec/README.cn.html

二、現(xiàn)在很多做AI語音的廠商都在說NLP，NLP和傳統(tǒng)關(guān)鍵詞的區(qū)別究竟是什么？

從外呼系統(tǒng)誕生的那一刻起，基于人工規(guī)則關(guān)鍵詞匹配的語義理解方法，和以NLP算法驅(qū)動(dòng)的語義理解方法，一直是對(duì)話系統(tǒng)工業(yè)界領(lǐng)域的爭(zhēng)論焦點(diǎn)?；陉P(guān)鍵詞匹配的語義理解方法，對(duì)于快速搭建新對(duì)話場(chǎng)景有著其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在AI訓(xùn)練師的指導(dǎo)下，機(jī)器人通過已配置好的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，能很‌快根據(jù)用戶的表達(dá)做出機(jī)械的理解反應(yīng)，所設(shè)置的關(guān)鍵詞模板越復(fù)雜，機(jī)器人能應(yīng)對(duì)的對(duì)話內(nèi)容也越豐富。然而，簡(jiǎn)單粗暴的配置方式相應(yīng)地也帶來了一定的負(fù)面作用。隨著對(duì)話內(nèi)容的增多，關(guān)鍵詞窮舉所帶來的難度呈指數(shù)級(jí)上升，形成的語義沖突更是不可忽視的難題。而以NLP算法驅(qū)動(dòng)的語義理解方法則恰恰相反，算法的有效工作，往往是“嬌生慣養(yǎng)”型的，需要前沿的算法和大量的垂直數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)支持。然而，一旦滿足前沿算法+大數(shù)據(jù)兩大條件，以NLP驅(qū)動(dòng)的方法在復(fù)雜對(duì)話場(chǎng)景的語義泛化性和精準(zhǔn)識(shí)別上就能夠大顯神威。

只有當(dāng)行業(yè)區(qū)分后，垂直行業(yè)下的語料積累和NLP算法模型準(zhǔn)確度才有提升的可能。我‌們?cè)谝延械?.0NLP系統(tǒng)中做過測(cè)試，分場(chǎng)景的意圖判斷準(zhǔn)確度相比泛行業(yè)可以提升5%-7%。利用算法能力進(jìn)行最終意向輸出，替代過往的規(guī)則匹配，可以讓意向判斷更貼近真實(shí)的轉(zhuǎn)化效‌果‌。與此同時(shí)，通過垂直領(lǐng)域下語料庫、意圖庫的積累和調(diào)用，以及話術(shù)智能推‌薦‌，可以大大提升AIT話術(shù)交付的響應(yīng)速度，更好應(yīng)對(duì)618、雙十一等大促節(jié)點(diǎn)下的客戶爆發(fā)性需求。

有了NLP2.0系統(tǒng)的加持，原先一些高難度的對(duì)話場(chǎng)景有了實(shí)現(xiàn)的可能。曾經(jīng)，對(duì)于調(diào)查問卷、用戶滿意度調(diào)研之類的外呼需求，在關(guān)鍵信息提取、時(shí)間地址組織名等實(shí)體信息抽取上的要求非常高，靠簡(jiǎn)單關(guān)鍵詞窮舉是根本無法滿足要求的。而有了NLP的實(shí)體識(shí)別功能和關(guān)鍵信息提取功能，復(fù)雜對(duì)話場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析變得可行；有了情緒識(shí)別和情景感知功能的加成，同樣的用戶回復(fù)⌄，機(jī)器人有了更多的語言表達(dá)選擇，真正做到了千人千面；而有了知識(shí)圖譜算法的支持，極大地減少了復(fù)雜重復(fù)問題的實(shí)施投入，也讓機(jī)器人在客戶各式各樣問題面前變得更加從容。

此次發(fā)布的NLP2.0系統(tǒng)，最核心的亮點(diǎn)，一知智能在杭州人工智能計(jì)算中心與升騰生態(tài)軟硬件進(jìn)行調(diào)優(yōu)，結(jié)合浙大·一知人工智能聯(lián)合研究中心，共同提出了在泛消費(fèi)領(lǐng)域的專用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型“EAZI”。在基于數(shù)百G級(jí)別涵蓋消費(fèi)領(lǐng)域信息的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)‌頁、論壇、微博、新聞等形式的高質(zhì)‌量‌語料訓(xùn)練，結(jié)合數(shù)億條一知智能自身積累的消費(fèi)場(chǎng)景對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行專項(xiàng)任務(wù)訓(xùn)練，可以同時(shí)支持多種語義理解算法，包含意圖識(shí)別、問答識(shí)別、實(shí)體識(shí)別、情感識(shí)別、知識(shí)圖譜以及對(duì)話內(nèi)容生成等多項(xiàng)NLP常見任務(wù)?！癊AZI”模型在Transformer架構(gòu)基礎(chǔ)上，自研基于語言學(xué)知識(shí)、領(lǐng)域數(shù)據(jù)增強(qiáng)技‌術(shù)‌，從模型架構(gòu)表征層和交互層，再到預(yù)訓(xùn)練策略進(jìn)行了全方位改進(jìn)。具體而言：

1、細(xì)粒度詞法表征，并基于詞義信息引入注意力機(jī)制，對(duì)句法進(jìn)行約束，提升模型對(duì)于語言學(xué)知識(shí)的建模能力。

2、結(jié)合消費(fèi)場(chǎng)景積累的大量實(shí)體信息和引入Discourse的Mask機(jī)制，強(qiáng)化模型對(duì)場(chǎng)景專項(xiàng)識(shí)別的表征能力。有了垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)的增強(qiáng)，識(shí)別算法對(duì)于領(lǐng)域內(nèi)常見的表達(dá)方式語言成分和語篇關(guān)系表征更為敏感。

3、為滿足工業(yè)界高并發(fā)、低時(shí)延、低資源消耗需求，EAZI使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略，最終實(shí)現(xiàn)參數(shù)僅為十億級(jí)別的輕量化預(yù)訓(xùn)練模型。相比于動(dòng)輒千億參數(shù)的大模型而言，在消費(fèi)領(lǐng)域?qū)Ｓ械淖R(shí)別場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)效‌果‌與識(shí)別速度的雙向提升，突破傳統(tǒng)“巨無霸”大模型的效率限制。

4、在實(shí)際訓(xùn)練過程中，一知智能與華為杭州計(jì)算中心共同協(xié)作，在升騰生態(tài)下，算力達(dá)到40 PFLOPS FP16，相當(dāng)于2萬臺(tái)高性能PC的計(jì)算能力，顯著提升算力的快速響應(yīng)。

三、產(chǎn)品經(jīng)理如何入門自然語言處理（NLP）？

自然語言處理，顧名思義即自然語言處理的技術(shù)，通常用縮寫NLP指代。各類產(chǎn)品經(jīng)理日常的工作中，會(huì)遇到大量自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景。以智能推薦為例，在待推薦物文本分類、主題分類等場(chǎng)景中都會(huì)用到。本篇以產(chǎn)品經(jīng)理的視角，談?wù)勅绾稳腴T自然語言處理。

統(tǒng)計(jì)模型

很多大牛對(duì)人工智能的抨擊在于，認(rèn)為人工智能只是統(tǒng)計(jì)學(xué)，并不是真正的具有「智能」。在當(dāng)前「弱人工智能」的時(shí)代背景下，學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)模型仍然有非常重要的價(jià)值。

拿經(jīng)常用于分類場(chǎng)景的貝葉斯模型為例，在已經(jīng)拿到用于訓(xùn)練集的語料中，可以通過統(tǒng)計(jì)得出A出現(xiàn)的概率、B出現(xiàn)的概率、在A出現(xiàn)的前提下B出現(xiàn)的概率，計(jì)算如果B出現(xiàn)同時(shí)A出現(xiàn)的概率（即給定B樣本計(jì)算出現(xiàn)A的概率），就可以直接從前面三個(gè)統(tǒng)計(jì)概率計(jì)算得出。

當(dāng)然以上貝葉斯模型成立并且表現(xiàn)良好的前提是 數(shù)據(jù)量足夠大，滿足大數(shù)定律 。不難發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)模型的精髓在于，假設(shè)數(shù)據(jù)量足夠大后，可以用已有樣本的統(tǒng)計(jì)情況，來做判別或預(yù)測(cè)。

閉環(huán)流程

NLP技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景廣泛且松散，且在很多情況下，作為中間處理技術(shù)流程，不被最終用戶所感知。再加上近些年新的自然語言處理技術(shù)不斷出現(xiàn)，給想入門自然語言處理的產(chǎn)品經(jīng)理眼花繚亂，不知如何入手的困惑。

入門自然語言處理也需要講究MVP，以最小可行性的閉環(huán)，建立起初步認(rèn)知，再不斷擴(kuò)展和豐富NLP的知識(shí)體系，逐步建立大的框架和認(rèn)知。

通常的自然語言處理任務(wù)可從「分詞」—>「構(gòu)建特征」—>「訓(xùn)練模型」—>「分類或預(yù)測(cè)應(yīng)用」。

以上流程中，除了分詞外，與機(jī)器學(xué)習(xí)通常流程一樣。英文一個(gè)個(gè)單詞本身就是分開的，是不需要分詞的。但對(duì)于中文來講，詞與詞之間是連接在一起的，需要將文本內(nèi)容，切分成一個(gè)個(gè)詞再處理。

完成分詞后，計(jì)算機(jī)無法直接理解漢字，需要通過將一個(gè)個(gè)詞，編碼成計(jì)算機(jī)可以理解的數(shù)字再做處理，這個(gè)階段即構(gòu)建特征階段。

特征完成后，再根據(jù)自然語言處理任務(wù)類型，決定采用哪種算法訓(xùn)練模型，最后將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定的分類或預(yù)測(cè)任務(wù)上。一個(gè)自然語言處理任務(wù)就完成了。

標(biāo)注與預(yù)處理

前幾年從事的智能推薦產(chǎn)品中，推薦系統(tǒng)本身以CTR作為優(yōu)化目標(biāo)，實(shí)際是將點(diǎn)擊與否作為label，相當(dāng)于用戶幫著做了分布式的標(biāo)注工作。

傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理任務(wù)中，大部分任務(wù)類型是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要人在已有語料上做大量的標(biāo)注工作，才能保證任務(wù)的正常進(jìn)行。

例如情感識(shí)別是否為正向情感，就需要人在語料上，將一條條信息標(biāo)出是否為正向情感。再將此語料作為訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，生成情感識(shí)別的分類模型用于情感識(shí)別。

文檔的預(yù)處理通常是將拿到的語料做去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、停用詞、數(shù)字等處理，去除自然語言無關(guān)內(nèi)容，加快計(jì)算機(jī)計(jì)算和模型生成速度。

在完成以上處理后，可將文檔做分詞處理，再將詞作編碼處理即可。

常見任務(wù)及算法原理

自然語言處理通常有以下應(yīng)用場(chǎng)景：分詞、詞性標(biāo)注、主題識(shí)別、情感識(shí)別、文本分類、機(jī)器翻譯等。下面將主要應(yīng)用及背后算法原理作簡(jiǎn)要介紹。

有監(jiān)督的分類問題。 無論情感識(shí)別還是垃圾郵件分類，本質(zhì)上都可以轉(zhuǎn)化為幾個(gè)目標(biāo)類型的分類問題。按照貝葉斯公式的邏輯，將已有語料數(shù)據(jù)進(jìn)行類型標(biāo)注，基于統(tǒng)計(jì)模型的邏輯，訓(xùn)練得到分類模型，將待識(shí)別內(nèi)容通過模型計(jì)算打分，根據(jù)閾值即可完成識(shí)別。例如二分類的情感識(shí)別，可以將0-0.5區(qū)間歸為消極情感，0.5-1區(qū)間歸為積極情感。多分類則是計(jì)算待分類樣本離哪個(gè)區(qū)間更近，即識(shí)別為哪種類型。

無監(jiān)督的分類問題 。自然語言處理中，經(jīng)常會(huì)有主題識(shí)別任務(wù)，這類任務(wù)通常是采用LDA主題模型，核心邏輯是將文章劃分為「文檔」—「主題」—「詞」的三層邏輯，以無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動(dòng)完成按照主題的詞聚類。由于是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要根據(jù)實(shí)際情況指定學(xué)習(xí)出的主題個(gè)數(shù)，最終選擇主題個(gè)數(shù)最合理的結(jié)果。依賴人的主觀判斷和理解一系列詞背后組成的主題。

生成問題 。生成問題常見的有文本糾錯(cuò)、詞生成、句子生成、機(jī)器翻譯等。生成問題從統(tǒng)計(jì)學(xué)邏輯上講，是基于已有語料的統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出接下來要生成內(nèi)容的概率。拿機(jī)器翻譯舉例，需要事先準(zhǔn)備好中英文對(duì)照的大量語料，基于語料，機(jī)器學(xué)習(xí)到中英文詞對(duì)照、短語對(duì)照的知識(shí)，最終在翻譯場(chǎng)景下，輸出中文或英文相應(yīng)的翻譯內(nèi)容。

再拿隱馬爾可夫模型做詞性標(biāo)注舉例，基于已經(jīng)標(biāo)注的語料，隱馬爾可夫模型可以學(xué)習(xí)到詞與詞之間詞性的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，基于這個(gè)概率可以計(jì)算出一個(gè)詞屬于哪種詞性。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。 CNN構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比較適合解決NLP分類問題，但由于沒有記憶，無法解決生成問題。RNN相較于CNN可以解決一定長(zhǎng)度記憶問題，適合解決NLP領(lǐng)域一定長(zhǎng)度的生成問題，例如詞生成，但無法保留長(zhǎng)期記憶。LSTM具有長(zhǎng)期記憶的手段，可以做生成句子的任務(wù)。

NLP 應(yīng)用價(jià)值

文本是最常見的生產(chǎn)資料，產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí)NLP的原理及應(yīng)用，可以開闊解決問題的視野。

拿在線教育行業(yè)舉例，利用自然語言處理能力，可以自動(dòng)識(shí)別出學(xué)生評(píng)論的情感傾向，可以輔助老師進(jìn)行作文批改、自動(dòng)出題、自動(dòng)解題。

不難看出，自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景，并非人做不了，而是可以替代人類的手工勞動(dòng)，大大提升任務(wù)的效率，將人解放出來，做更有價(jià)值的工作。

小樂帝，一線AI產(chǎn)品經(jīng)理、科技優(yōu)秀作者、產(chǎn)品經(jīng)理讀書會(huì)創(chuàng)始人。

「產(chǎn)品經(jīng)理讀書會(huì)」

專注于愛讀書愛思考的產(chǎn)品人提供讀書推薦、產(chǎn)品思考、以書會(huì)友的環(huán)境

四、nlp cv ml dm都是什么

分別是圖像和文本兩條支線的技術(shù)棧。最大的區(qū)別還是你需要面對(duì)的數(shù)據(jù)形式不同。數(shù)字圖像的話通常你要處理矩陣（matrix）和頻率等數(shù)據(jù)。文本上你要面對(duì)序列（time-based）和語義等形式的數(shù)據(jù)。雖然算法和路徑，還有優(yōu)化方法會(huì)有很多共通之處，但是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)和建?；诘臄?shù)據(jù)的形式不同，cv和nlp還是有很多壁壘和代溝。然后換一個(gè)角度來說，應(yīng)用場(chǎng)景還有職業(yè)發(fā)展路線，和所銜接的行業(yè)，也會(huì)很不同。

以上就是關(guān)于NLP算法是什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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