與大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能技術(shù)一樣，自然語言處理也是一種綜合技術(shù)，涉及多種技能、技術(shù)和領(lǐng)域。本論文主要研究實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)通過自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，自然語言處理是最熱門的課題之一。接下來小編就給大家介紹一下什么是自然語言？什么是自然語言處理，一起來看看吧。

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什么是自然語言處理？

一、什么是自然語言？什么是自然語言處理？

   簡而言之，自然語言處理(簡稱NLP)，即使用計(jì)算機(jī)來處理、理解和使用人類語言(例如中文、英文等)，屬于人工智能的一個(gè)分支，也就是計(jì)算機(jī)科學(xué)和語言學(xué)的交叉學(xué)科，也就是計(jì)算語言學(xué)，也就是計(jì)算語言學(xué)。因?yàn)樽匀徽Z言是人類有別于其他動(dòng)物的基本特征。如果沒有語言，人類的思維也就無從談起，因此自然語言處理體現(xiàn)了人工智能的最高任務(wù)和最高境界，即只有當(dāng)計(jì)算機(jī)具備了處理自然語言的能力時(shí)，機(jī)器才能達(dá)到真正智能。

   自然語言處理的研究內(nèi)容主要有語法分析、語義分析和篇章理解等。就應(yīng)用而言，自然語言處理有著廣闊的應(yīng)用前景。尤其是在信息時(shí)代，自然語言處理的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括：機(jī)器翻譯、手寫和印刷體字符識別、語音識別和文語轉(zhuǎn)換、信息檢索、信息提取和過濾、文本分類和聚類、輿情分析和視角挖掘等，涉及到數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識獲取、知識工程、人工智能研究以及語言計(jì)算等領(lǐng)域。

   值得注意的是，自然語言處理的興起與具體的機(jī)器翻譯任務(wù)密切相關(guān)。“機(jī)器翻譯”是指用計(jì)算機(jī)自動(dòng)翻譯一種自然語言到另一種自然語言。因此，翻譯工作十分耗費(fèi)時(shí)間和精力。在需要翻譯某些專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)時(shí)，翻譯者更需要了解該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識。全世界有超過數(shù)千種語言，而聯(lián)合國一國就擁有6種以上的工作語言。機(jī)器翻譯若能在不同語言之間實(shí)現(xiàn)精確轉(zhuǎn)換，將大大提高人類交流和理解的效率。

二、自然語言處理的未來發(fā)展趨勢

   當(dāng)前，人們對自然語言處理的認(rèn)識主要有兩種：一種是基于規(guī)則的理性主義，另一種是基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)主義。從理性主義角度看，人類語言主要是通過語言規(guī)則來生成和描述的，所以只要能以適當(dāng)?shù)男问奖磉_(dá)人類語言規(guī)則，就能理解人類語言，實(shí)現(xiàn)語言間翻譯等各種自然語言處理任務(wù)。實(shí)證主義理論認(rèn)為，語言統(tǒng)計(jì)知識是從語言數(shù)據(jù)中提取出來的，有效地構(gòu)建了語言統(tǒng)計(jì)模型。所以，只要有足夠的統(tǒng)計(jì)語言數(shù)據(jù)，人類語言就是可以被理解的。但在面對充滿模糊和不確定性的現(xiàn)實(shí)世界中，兩種方法都面臨著各自不能解決的問題。

   舉例來說，人類語言盡管有一定的規(guī)則，但在實(shí)際使用中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)很多噪音和不規(guī)范現(xiàn)象。理性方法的一個(gè)大缺點(diǎn)是不夠穩(wěn)健，只要與規(guī)則稍有偏差就不能解決。而且，對于經(jīng)驗(yàn)方法來說，它并不能無限制地獲取語言數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，因而也就不可能完全理解人類語言。80年代以來，以語言規(guī)則為基礎(chǔ)的理性主義方法不斷受到質(zhì)疑，大規(guī)模語言數(shù)據(jù)處理成為當(dāng)前及今后一個(gè)時(shí)期自然語言處理的主要研究對象。在自然語言處理中，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法越來越受到重視，越來越多地采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)方法來獲取語言知識。

   邁入21世紀(jì)，我們已進(jìn)入以互聯(lián)網(wǎng)為主要標(biāo)志的海量信息時(shí)代，大量信息大多用自然語言表達(dá)。大量的信息，一方面為計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類語言提供了更多的“素材”，另一方面，也為自然語言處理提供了更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。比如，作為自然語言處理的重要應(yīng)用，搜索引擎逐漸成為人們獲取信息的重要工具。

   百度、谷歌等搜索引擎巨頭應(yīng)運(yùn)而生；機(jī)器翻譯也從實(shí)驗(yàn)室走向了百姓家，谷歌、百度等公司提供機(jī)器翻譯和基于海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的輔助翻譯；基于自然語言處理的中文(如搜狗、微軟、谷歌等輸入法)成為電腦用戶必不可少的工具；擁有語音識別功能的電腦和手機(jī)也大行其道，幫助用戶更有效地學(xué)習(xí)。總而言之，隨著因特網(wǎng)的普及和大量信息的產(chǎn)生，自然語言處理在人們的日常生活中發(fā)揮著越來越大的作用。但是，面對海量、大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，如何有效利用海量信息，人們逐漸認(rèn)識到，僅僅依靠統(tǒng)計(jì)方法已不能迅速有效地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言知識。

   自2013年發(fā)布word2vec技術(shù)以來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，分布式語義表示和多層網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的擬合和學(xué)習(xí)能力，顯著提高了自然語言處理的各項(xiàng)任務(wù)的性能，成為現(xiàn)階段自然語言處理的主要技術(shù)方案。

   深度學(xué)習(xí)是一種純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)，需要從大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)與特定任務(wù)相關(guān)的復(fù)雜模式。一些學(xué)者開始探索深度學(xué)習(xí)模型，如ELMo,GPT,BERT等，它們可以被看作是對從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識的極端探索；另一方面，現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)技術(shù)還沒有考慮到人類積累的大量知識(包括語言知識、世界知識、常識知識、認(rèn)知知識、行業(yè)知識等等)，如果把深度學(xué)習(xí)看作是經(jīng)驗(yàn)主義的方法，把符號知識看作是理性主義的方法，那么如何才能充分發(fā)揮基于規(guī)則的理性主義方法和基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)主義方法的優(yōu)勢，使兩者相互補(bǔ)充，更好、更快地進(jìn)行自然語言處理，仍是我們需要探索的重要課題。

   作為一門剛剛興起了不到一個(gè)世紀(jì)的新學(xué)科，自然語言處理正在飛速發(fā)展。縱觀自然語言處理的發(fā)展過程，它并非一帆風(fēng)順，有過低谷，也有過高潮。目前我們正面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。比如，目前的搜索引擎基本上還停留在關(guān)鍵字匹配上，缺乏對自然語言的深度處理和理解。目前，語音識別、文字識別、問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等技術(shù)也僅能達(dá)到非常基礎(chǔ)的水平。路途遙遠(yuǎn)，自然語言處理作為一門高度交叉的新興學(xué)科，不管是探索自然的本質(zhì)，還是應(yīng)用于實(shí)踐，都必然會(huì)有意想不到的驚喜，而且發(fā)展得異常迅速。以上就是小編為大家介紹的什么是自然語言，什么是自然語言處理，希望對您有幫助。