自然語言處理的應用
自然語言處理 (NLP) 是一項新興技術，它衍生出我們現在看到的各種人工智慧形式，其用於建立人和機器之間無縫且互動式的介面的用途，將繼續成為當今和未來日益認知的應用程式的首要任務。在這裡，我們將討論一些非常有用的 NLP 應用。
機器翻譯
機器翻譯 (MT) 是將一種源語言或文字翻譯成另一種語言的過程，它是 NLP 最重要的應用之一。我們可以藉助以下流程圖來了解機器翻譯的過程。
機器翻譯系統的型別
機器翻譯系統有不同的型別。讓我們看看有哪些不同的型別。
雙語機器翻譯系統
雙語機器翻譯系統在兩種特定語言之間進行翻譯。
多語言機器翻譯系統
多語言機器翻譯系統可以在任何一對語言之間進行翻譯。它們在本質上可以是單向的或雙向的。
機器翻譯 (MT) 的方法
現在讓我們學習機器翻譯的重要方法。機器翻譯的方法如下：
直接機器翻譯方法
它不太流行，但卻是最古老的機器翻譯方法。使用這種方法的系統能夠將源語言 (SL) 直接翻譯成目標語言 (TL)。此類系統本質上是雙語和單向的。
中間語言方法
使用中間語言方法的系統將 SL 翻譯成一種稱為中間語言 (IL) 的中間語言，然後將 IL 翻譯成 TL。藉助以下 MT 金字塔可以理解中間語言方法：
轉換方法
此方法涉及三個階段。
在第一階段，源語言 (SL) 文字被轉換成面向 SL 的抽象表示。
在第二階段，面向 SL 的表示被轉換成等效的目標語言 (TL) 面向的表示。
在第三階段，生成最終文字。
經驗機器翻譯方法
這是機器翻譯中一種新興的方法。基本上，它使用大量以平行語料庫形式存在的原始資料。原始資料包含文字及其翻譯。基於類比的、基於示例的、基於記憶體的機器翻譯技術使用經驗機器翻譯方法。
反垃圾郵件
如今最常見的問題之一是不需要的電子郵件。這使得垃圾郵件過濾器更加重要，因為它是抵禦此問題的首要防線。
透過考慮主要的誤報和漏報問題，可以使用 NLP 功能開發垃圾郵件過濾系統。
現有的用於垃圾郵件過濾的 NLP 模型
以下是用於垃圾郵件過濾的一些現有 NLP 模型：
N 元模型
N 元模型是較長字串的 N 字元切片。在此模型中，在處理和檢測垃圾郵件時會同時使用幾種不同長度的 N 元。
詞幹提取
垃圾郵件傳送者（垃圾郵件的生成者）通常會更改其垃圾郵件中攻擊性詞語的一個或多個字元，以便他們能夠突破基於內容的垃圾郵件過濾器。這就是為什麼我們可以說，如果基於內容的過濾器無法理解電子郵件中單詞或短語的含義，則它們是沒有用的。為了消除垃圾郵件過濾中的此類問題，開發了一種基於規則的詞幹提取技術，該技術可以匹配外觀和發音相似的詞語。
貝葉斯分類
這已成為一種廣泛用於垃圾郵件過濾的技術。在統計技術中，電子郵件中單詞的出現次數會根據其在未經請求的（垃圾郵件）和合法（非垃圾郵件）電子郵件訊息資料庫中的典型出現次數進行衡量。
自動摘要
在這個數字時代，最有價值的東西是資料，或者您可以說資訊。但是，我們真的獲得了有用且所需數量的資訊嗎？答案是“否”，因為資訊過載，我們獲取知識和資訊的途徑遠遠超過了我們理解它的能力。我們迫切需要自動文字摘要和資訊，因為網際網路上的資訊氾濫不會停止。
文字摘要可以定義為建立較長文字文件的簡短、準確摘要的技術。自動文字摘要將幫助我們在更短的時間內獲得相關資訊。自然語言處理 (NLP) 在開發自動文字摘要中發揮著重要作用。
問答
自然語言處理 (NLP) 的另一個主要應用是問答。搜尋引擎將世界的資訊掌握在我們指尖，但當涉及到回答人類用自然語言提出的問題時，它們仍然存在不足。像谷歌這樣的大型科技公司也在朝著這個方向努力。
問答是人工智慧和 NLP 領域內的一門計算機科學學科。它專注於構建能夠自動回答人類用自然語言提出的問題的系統。理解自然語言的計算機系統具有將人類編寫的句子翻譯成內部表示的能力，以便系統可以生成有效的答案。可以透過對問題的語法和語義分析來生成精確的答案。詞彙差距、歧義和多語言性是 NLP 在構建良好的問答系統方面面臨的一些挑戰。
情感分析
自然語言處理 (NLP) 的另一個重要應用是情感分析。顧名思義，情感分析用於識別多個帖子中的情感。它也用於識別未明確表達情感的情況。公司正在使用情感分析（自然語言處理 (NLP) 的一種應用）來識別客戶線上的意見和情感。這將幫助公司瞭解客戶對產品和服務的看法。公司可以藉助情感分析來判斷客戶帖子的整體聲譽。這樣，我們可以說，情感分析超越了確定簡單的極性，它會在上下文中理解情感，以幫助我們更好地理解表達意見背後的原因。