自然語言處理（NLP）使計算機能夠理解人類語言的細微差別。這將是人工智能（AI）的下一個發展的關鍵因素。

人工智能是當今的研究熱點，并且是不同領域正在進行的所有類型自動化的核心。在這個自動化時代，工作人員每天從事人工重復性任務意味著浪費精力和寶貴的資源，特別是對于企業和商業而言，在特定活動上花費的時間和資源是評估組織績效的關鍵指標，機器算法WorkFusion Smart的過程自動化（SPA）將會幫助企業節省時間和成本，同時通過消除約90％的業務工作中的人工干預，提高企業的生產力和利潤。

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自然語言處理（NLP）是人工智能的重要組成部分，目前正在研究中，以幫助企業在需要時快速和敏捷地檢索結構化和非結構化組織數據。

什么是自然語言處理（NLP）？

簡單來說，自然語言處理（NLP）就是機器在語言環境中理解和處理人類語言的技能。

例如，如果采用企業搜索的情況，人們可以通過簡單地詢問人工智能組件以他/她的自然語言提出問題來搜索數據集。機器將根據對口語句子基本要素的解釋返回一個數據集。因此，人工搜索所需數據浪費了大量時間和精力，并且可以用于其他生產目的。

因此，自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的組成部分，它涉及大量自然語言數據的處理。

自然語言處理（NLP）領域面臨的挑戰是什么？

自計算機出現以來，人們正在使用包含一組標準代碼和程序的編程語言與他們進行通信。這些編碼語言單調，高度結構化，并且有清晰明確的含義。

但這不是人們在日常生活中說話和互動的方式。也不是人類講話的方式。人類在一次演講中交流，其演講常常具有多種含義，并且不確定和不清楚，口音不同，并且還包含各種俚語，區域短語和不同背景。

因此，讓一臺機器識別人類的語言，理解自然語言以及能夠產生自然語言是非常具有挑戰性的。

自然語言處理的演變（NLP）

***個NLP系統基于復雜的人工規則。隨著技術的進步，這些人工規則被機器學習算法所取代。它們以if-then-else決策樹和其他統計模型的形式實施。

目前，重點是“深度學習”，它是一種人工智能，它分析不同的數據模式，以不斷修正，改進和改進程序的理解。深度學習模型可以同時學習標記以及未標記的數據。他們甚至可以學習不同的等級或概念表示層。

自然語言處理（NLP）的應用

以下是自然語言處理（NLP）中的一些研究任務，它們具有實際應用：

• 機器翻譯：這涉及將一種人類語言自動翻譯成另一種語言。
• 名稱實體識別（NER）：這涉及識別和識別給定文本中的專有名稱。此外，除了身份識別外，無論名稱是個人，地點還是組織，都會識別專有名稱的類型。
• 光學字符識別（OCR）：這涉及從打印文本的圖像確定相應的文本。
• 會議問題答案：確定用人類語言提出的問題的答案。
• 主題分割：在此基礎上，給定的一段文本被分割成片段或部分，每個部分與特定主題相關。這個過程還涉及確定相應部分與之相關的主題。
• 語音識別：當一個人用他/她的語言說話時，機器應該能夠識別語音并將其轉換為相應的文本表示。
• 情感分析：通過這種評論的情感可以被判斷為積極，消極或中立。它對需要通過分析消費者評論來判斷其業務表現的品牌起到很大的幫助作用。

除此之外，自然語言處理（NLP）也被廣泛研究用于其他各種應用。人工智能和自動化領域當前的技術進步為自然語言處理（NLP）展現了一個充滿希望的未來，并且具有巨大的潛力。