AI技术之自然语言处理（NLP）如何应用

按照技术实现难度的不同，这类系统可以分成简单匹配式、模糊匹配式和段落理解式三种类型。简单匹配式辅导答疑系统主要通过简单的关键字匹配技术来实现对学生提出问题与答案库中相关应答条目的匹配，从而做到自动回答问题或进行相关辅导。模糊匹配式辅导答疑系统则在此基础上増加了同义词和反义词的匹配。这样，即使学生所提问题中按原来的关键字在答案库中找不到直接匹配的答案，但是假若与该关键字同义或反义的词能够匹配则仍可在答案库中找到相关的应答条目。段落理解式辅导答疑系统是最理想的、也是真正智能化的辅导答疑系统（简单匹配式和模糊匹配式，严格说只能称之为“自动辅导答疑系统”而非“智能辅导答疑系统”）。但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。迄今为止，在国内的网络教学中还没有一个实用化的、能真正实现汉语段落理解的智能辅导答疑系统。但是在我国有些大学的人工智能实验室或中文信息处理实验室中，已有少数研究人员正在研发这类系统的实验原型。相信在不久的将来，就会有这一类的实用性智能系统问世。这是优质网络课程的重要研究方向之一。

自然语言处理（NLP）在去去几年中已经有了惊人的进展，未来的前景也非常广阔。下面是一些可能的发展方向：

更智能的虚拟助手：随着技术的进步，虚拟助手将变得更加智能化，能够更好地理解和响应人类语言，为用户提供更加精准的服务。

2 情感分析和情感识别：情感分析和情感识别能够帮助企业了解用户的情感状态，从而更好地理解他们的需求，为用户提供更加个性化的服务。

3 机器翻译：机器翻译是NLP领域的重要领域之一，未来的机器翻译技术将变得更加智能化，能够更好地理解上下文，从而实现更加准确的翻译。 

4 自然语言生成：自然语言生成是指让计算机自动生成自然语言文本，未来的自然语言生成技术将变得更加智能化，能够生成更加流畅、清晰、自然的文本。

总而言之，随着技术的不断进步，自然语言处理在未来的发展前景非常广阔，将为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

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自然语言处理(NLP)有多种商用用途。

语音识别：在智能语音助手、智能音箱、智能家居控制等场景中，语音识别技术可以帮助用户通过语音与设备进行交互。

语音合成：可以用于语音助手、智能家居、汽车导航系统等场景，帮助用户通过语音控制和了解信息。

自然语言理解：可以用于问答系统、智能客服、搜索引擎、智能家居等场景，帮助用户理解自然语言语境，并自动提取信息。

机器翻译：在移动应用、网站和跨境电商中广泛应用，帮助用户翻译文本和语音，提高多语言交流的效率。

文本分类和情感分析：可用于新闻聚合、社交媒体监测、客户反馈分析等场景，帮助企业了解客户的需求和情绪，改善客户体验。

总之，自然语言处理技术在商业领域有着广泛的应用，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等，能够帮助用户更好地理解和使用自然语言，并帮助企业更好地了解客户需求和情绪，提高客户体验。

NLP是人工智能的一个子领域，作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，它能做什么事，这样我们就能获得一种解决问题的思维，将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。

一．什么是NLP

NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。

NLP理解自然语言目前有两种处理方式：

1基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；

2基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。

接下来简单介绍NLP常见的任务或应用。

二．NLP能做什么：

1分词

中文可以分为字、词、短语、句子、段落、文档这几个层面，如果要表达一个意思，很多时候通过一个字是无法表达的一个含义的，至少一个词才能更好表达一个含义，所以一般情况是以“词”为基本单位，用“词”组合来表示“短语、、句子、段落、文档”，至于计算机的输入是短语或句子或段落还是文档就要看具体的场景。由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法用区分一个文本有哪些词，所以要进行分词。目前分词常用的方法有两种：

（1）基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表

（2）基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）

（注：在这里就不具体介绍方法的原理和实现过程了，大家感兴趣，可以自行百度了解）

现状分词这项技术非常成熟了，分词的准确率已经达到了可用的程度，也有很多第三方的库供我们使用，比如jieba，所以一般在实际运用中我们会采用“jieba+自定义词典”的方式进行分词。

2词编码

现在把“我喜欢你”这个文本通过分词分成“我”、“喜欢”、“你”三个词，此时把这三词作为计算机的输入，计算机是无法理解的，所以我们把这些词转换成计算机能理解的方式，即词编码，现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。目前有两种表示空间：

（1）离散表示：

AOne-hot表示

假设我们的语料库是：

我喜欢你你对我有感觉吗

词典{“我”：1，“喜欢”：2，“你”:3,“对“：4，“有”：5，“感觉”：6，“吗”：7} 。一共有七个维度。

所以用One-hot表示：

“我”  ：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

“喜欢”：[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]

········

“吗”  ：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

即一个词用一个维度表示

Bbag of word：即将所有词的向量直接加和作为一个文档的向量。

所以“我 喜欢 你”就表示为：“[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]”。

C Bi-gram和N-gram（语言模型）：考虑了词的顺序，用词组合表示一个词向量。

这三种方式背后的思想是：不同的词都代表着不同的维度，即一个“单位”（词或词组合等）为一个维度。

（2）分布式表示：word2vec，表示一个共现矩阵向量。其背后的思想是“一个词可以用其附近的词来表示”。

离散式或分布式的表示空间都有它们各自的优缺点，感兴趣的读者可以自行查资料了解，在这里不阐述了。这里有一个问题，当语料库越大时，包含的词就越多，那词向量的维度就越大，这样在空间储存和计算量都会指数增大，所以工程师在处理词向量时，一般都会进行降维，降维就意味着部分信息会丢失，从而影响最终的效果，所以作为产品经理，跟进项目开发时，也需要了解工程师降维的合理性。

3自动文摘

自动文摘是指在原始文本中自动摘要出关键的文本或知识。为什么需要自动文摘？有两个主要的原因：（1）信息过载，我们需要在大量的文本中抽出最有用、最有价值的文本；（2）人工摘要的成本非常高。目前自动文摘有两种解决思路：第一种是extractive（抽取式），从原始文本中找到一些关键的句子，组成一篇摘要；另一种方式是abstractive（摘要式），计算机先理解原始文本的内容，再用自己的意思将其表达出来。自动文摘技术目前在新闻领域运用的最广，在信息过载的时代，用该技术帮助用户用最短的时间了解最多、最有价值的新闻。此外，如何在非结构的数据中提取结构化的知识也将是问答机器人的一大方向。

4实体识别

实体识别是指在一个文本中，识别出具体特定类别的实体，例如人名、地名、数值、专有名词等。它在信息检索、自动问答、知识图谱等领域运用的比较多。实体识别的目的就是告诉计算机这个词是属于某类实体，有助于识别出用户意图。比如百度的知识图谱：

“周星驰多大了”识别出的实体是“周星驰”（明星实体），关系是“年龄”，搜索系统可以知道用户提问的是某个明星的年龄，然后结合数据“周星驰  出生时间  1962年6月22日”以及当前日期来推算出周星驰的年龄，并把结果直接把这个结果显示给用户，而不是显示候选答案的链接。

此外，NLP常见的任务还有：主题识别、机器翻译、文本分类、文本生成、情感分析、关键字提取、文本相似度等，以后有时间再为大家做简单介绍。

三．NLP目前存在的难点

1语言不规范，灵活性高

自然语言并不规范，虽然可以找一些基本规则，但是自然语言太灵活了，同一个意思可以用多种方式来表达，不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。

2错别字

在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，怎么样让计算机理解这些错别字想表达的真正含义，也是NLP的一大难点

3新词

我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，我们如何快速地发现这些新词，并让计算机理解也是NLP的难点

4用词向量来表示词依然存在不足

上述，我们讲到，我们是通过词向量来让计算机理解词，但是词向量所表示的空间，它是离散，而不是连续，比如表示一些正面的词：好，很好，棒，厉害等，在“好”到“很好”的词向量空间中，你是不能找到一些词，从“好”连续到“很好”，所以它是离散、不连续的，不连续最大的问题就是不可导计算机是处理可导的函数非常容易，不可导的话，计算量就上来了。当然现在也有一些算法是计算词向量做了连续近似化，但这肯定伴随着信息的损失。总之，词向量并不是最好的表示词的方式，需要一种更好的数学语言来表示词，当然可能我们人类的自然语言本身就是不连续的，或者人类无法创建出“连续”的自然语言。

小结：通过上述的内容，我们已经大概知道了“NLP是什么、能做什么以及目前存在的难题”。作为人工智能产品经理，了解NLP技术能够提高我们自己的技术理解力，在理解行业需求、推进项目开展都有非常大的帮助，其实这可以让我们获得是一种连接能力，将需求与工程师连接起来，将问题与解决方案连接起来。虽然NLP等人工智能技术存在很多不足，但我们需要调整好自己的心态，人工智能应用化才刚刚开始，必然是不够完美的，不要成为批判者，而是成为人工智能时代的推进者。

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基于机器学习的模型可以用于金融市场预测，以下是一些常用的方法：

1时间序列预测模型：基于历史数据来预测未来时间点的金融市场走势，如ARIMA、LSTM等。这些模型可以学习历史数据中的季节性和周期性等特征，然后预测未来的价格变化。

2基于统计学的建模：通过分析关键经济指标、政策变化等来预测市场的走势，如回归分析和因子模型。

3机器学习分类模型：根据历史数据对市场进行分类，如支持向量机、决策树等。这些模型可以学习历史数据中的模式，并基于这些模式对未来的市场进行分类。

4情感分析模型：利用自然语言处理技术，分析金融市场相关新闻和社交媒体数据中的情感，例如利用情感分析模型分析新闻报道的情感来预测股市。

以上模型需要根据具体的预测需求进行选择，在模型选择时需考虑数据质量、特征选择、模型调参等方面。