nlp技術有哪些項目

A. AI技術之自然語言處理（NLP）如何應用

按照技術實現難度的不同，這類系統可以分成簡單匹配式、模糊匹配式和段落理解式三種類型。簡單匹配式輔導答疑係統主要通過簡單的關鍵字匹配技術來實現對學生提出問題與答案庫中相關應答條目的匹配，從而做到自動回答問題或進行相關輔導。模糊匹配式輔導答疑係統則在此基礎上増加了同義詞和反義詞的匹配。這樣，即使學生所提問題中按原來的關鍵字在答案庫中找不到直接匹配的答案，但是假若與該關鍵字同義或反義的詞能夠匹配則仍可在答案庫中找到相關的應答條目。段落理解式輔導答疑係統是最理想的、也是真正智能化的輔導答疑係統（簡單匹配式和模糊匹配式，嚴格說只能稱之為「自動輔導答疑係統」而非「智能輔導答疑係統」）。但是由於這種系統涉及自然語言的段落理解，對於漢語來說，這種理解涉及自動分詞、詞性分析、句法分析和語義分析等NLP領域的多種復雜技術，所以實現難度很大。迄今為止，在國內的網路教學中還沒有一個實用化的、能真正實現漢語段落理解的智能輔導答疑係統。但是在我國有些大學的人工智慧實驗室或中文信息處理實驗室中，已有少數研究人員正在研發這類系統的實驗原型。相信在不久的將來，就會有這一類的實用性智能系統問世。這是優質網路課程的重要研究方向之一。

B. 自然語言處理技術有哪些

自然語言處理技術有標記化、刪除停止詞、提取主幹、單詞嵌入、詞頻-逆文檔頻率、主題建模、情感分析。

1、標記化（Tokenization）

情感分析是一種自然語言分析技術，旨在識別與提取文本數據中的主觀信息。與主題建模類似，情感分析可以將非結構化的文本轉為嵌入在數據中的信息基本摘要。

大多情感分析技術都屬於以下兩個類別之一：基於規則和機器學習的方法。基於規則的方法需要根據簡單的步驟來獲得結果。在進行了一些類似標記化、停止詞消除、主幹提取等預處理步驟後，基於規則的方法可能會遵從以下步驟：

（1）對於不同的情感，定義單詞列表。例如，如果我們打算定義某個段落是消極的還是積極的，可能要為負面情感定義「壞的」和「可怕的」等單詞，為正面情感定義「棒極了」和「驚人的」等單詞。

（2）瀏覽文本，分別計算正面與負面情感單詞的數量。

（3）如果標記為正面情感的單詞數量比負面的多，則文本情緒是積極的，反之亦然。基於規則的方法在情感分析用於獲取大致含義時效果很好。但是，如今最先進的系統通常會使用深度學習，或者至少經典的機器學習技術讓整個過程自動化。

通過深度學習技術，將情感分析按照分類問題來建模。將文本數據編碼到一個嵌入空間中（與上述的單詞嵌入類似），這是功能提取的一種形式。之後將這些功能傳遞到分類模型，對文本情緒進行分類。

C. 一文看懂自然語言處理NLP(4個應用+5個難點+6個實現步驟)

在人工智慧出現之前，機器智能處理結構化的數據（例如 Excel 里的數據）。但是網路中大部分的數據都是非結構化的，例如：文章、圖片、音頻、視頻…

在非結構數據中，文本的數量是最多的，他雖然沒有圖片和視頻佔用的空間大，但是他的信息量是最大的。

為了能夠分析和利用這些文本信息，我們就需要利用 NLP 技術，讓機器理解這些文本信息，並加以利用。

每種動物都有自己的語言，機器也是！

自然語言處理（NLP）就是在機器語言和人類語言之間溝通的橋梁，以實現人機交流的目的。

人類通過語言來交流，狗通過汪汪叫來交流。機器也有自己的交流方式，那就是數字信息。

不同的語言之間是無法溝通的，比如說人類就無法聽懂狗叫，甚至不同語言的人類之間都無法直接交流，需要翻譯才能交流。

而計算機更是如此，為了讓計算機之間互相交流，人們讓所有計算機都遵守一些規則，計算機的這些規則就是計算機之間的語言。

既然不同人類語言之間可以有翻譯，那麼人類和機器之間是否可以通過「翻譯」的方式來直接交流呢？

NLP 就是人類和機器之間溝通的橋梁！

為什麼是「自然語言」處理？

自然語言就是大家平時在生活中常用的表達方式，大家平時說的「講人話」就是這個意思。

NLP 有2個核心的任務：

自然語言理解就是希望機器像人一樣，具備正常人的語言理解能力，由於自然語言在理解上有很多難點(下面詳細說明)，所以 NLU 是至今還遠不如人類的表現。

自然語言理解的5個難點：

想要深入了解NLU，可以看看這篇文章《一文看懂自然語言理解-NLU（基本概念+實際應用+3種實現方式）》

NLG 是為了跨越人類和機器之間的溝通鴻溝，將非語言格式的數據轉換成人類可以理解的語言格式，如文章、報告等。

NLG 的6個步驟：

想要深入了解NLG，可以看看這篇文章《一文看懂自然語言生成 – NLG（6個實現步驟+3個典型應用）》

情感 分析

互聯網上有大量的文本信息，這些信息想要表達的內容是五花八門的，但是他們抒發的 情感 是一致的：正面/積極的 – 負面/消極的。

通過 情感 分析，可以快速了解用戶的輿情情況。

聊天機器人

過去只有 Siri、小冰這些機器人，大家使用的動力並不強，只是當做一個 娛樂 的方式。但是最近幾年智能音箱的快速發展讓大家感受到了聊天機器人的價值。

而且未來隨著智能家居，智能 汽車 的發展，聊天機器人會有更大的使用價值。

語音識別

語音識別已經成為了全民級的引用，微信里可以語音轉文字， 汽車 中使用導航可以直接說目的地，老年人使用輸入法也可以直接語音而不用學習拼音…

機器翻譯

目前的機器翻譯准確率已經很高了，大家使用 Google 翻譯完全可以看懂文章的大意。傳統的人肉翻譯未來很可能會失業。

NLP 可以使用傳統的機器學習方法來處理，也可以使用深度學習的方法來處理。2 種不同的途徑也對應著不同的處理步驟。詳情如下：

方式 1：傳統機器學習的 NLP 流程

方式 2：深度學習的 NLP 流程

英文 NLP 語料預處理的 6 個步驟

中文 NLP 語料預處理的 4 個步驟

自然語言處理（NLP）就是在機器語言和人類語言之間溝通的橋梁，以實現人機交流的目的。

NLP的2個核心任務：

NLP 的5個難點：

NLP 的4個典型應用：

NLP 的6個實現步驟：

網路版本

自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。

自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。

維基網路版本

自然語言處理（NLP）是計算機科學，信息工程和人工智慧的子領域，涉及計算機與人類（自然）語言之間的交互，特別是如何對計算機進行編程以處理和分析大量自然語言數據。自然語言處理中的挑戰通常涉及語音識別，自然語言理解和自然語言生成。

D. 什麼是NLP技術，神經語言學

NLP是神經語言程序學的英文縮寫。N（Neuro）指的是神經系統，包括大腦和思維過程。L（Linguistic）是指語言，更准確點說，是指從感覺信號的輸入到構成意思的過程。P（Programming）是指為產生某種後果而要執行的一套具體指令。放在一起，這三個詞的意思是指人們為使他們的思維、講話和活動達到具體的後果所採取的具體行為。

NLP心略：「心略」又是NLP中所使用的術語之一，用來表示一個人行為的決策過程，表象系統則是其組成的原素，舉例來說，一個簡單的動作如倒水，就是一套策略的運作過程，首先這個人可能看目前水的高度跟心中理想的高度比對，如果水量不夠，這個人會繼續讓水流入杯中，直到與自己的內在影像符合為止，這時就存在一個由視覺表象構成的策略。

NLP的研究對象
NLP相信成功是可以復制的，它的研究對象在於成功者是如何獲致他們所想的成果的。即研究「成功的過程與方法」。

NLP的目的
NLP的目的在於復製成功。即將成功者獲致成果的「秘密」總結出來，精煉成一套明白可行的技術，讓一般人可依之而行與獲致同樣卓越的成就。

何為「成功者」，何為「成功」？
成功者：一般指在某個領域獲得成就或影響力的人。如世界首富比爾·蓋茨，科學家富蘭克林，美國總統林肯，唐皇李世民，紅頂商人胡雪岩，石油大王洛克菲勒，音樂家貝多芬，文壇巨匠莎士比亞……他們都是將皆知的成功人物。同時，也有人將個人的「幸福」作為成功的標准。即不論在名利權勢場中你有何得失，不論你是否能從一個蘋果中看到萬有引力，只要你過上你喜歡的日子——即使只是經營一個小小的水果攤，如果你過得充實愉快，你就算成功了。
總的來說，前者重在社會價值的實現，而後者重在個人價值的圓滿。NLP關心平衡，即要實現社會價值與個人價值的均衡發展。如果你在外人眼中是個光芒四射的明星，但妻離子散或長期對自己做的事甚感厭倦，只想把話筒丟到大西洋然後去過點平凡的日子，那你並不算成功。 當然，我們不能因為蘇克拉底與妻子不和而說他是個徹底失敗的人。我們不苛求完美，只要任何人在某一方面有其卓越之處，都值得我們學習。NLP並不將他們排除在研究的范圍之外。即使你對面前暴君般的朋友深感痛恨，但如果你對他把一堆泥土變成有強烈震撼力的藝術品的雙手倍感羨慕，那他的「秘訣」你還是要學的。

NLP創始人簡介
理查·班德勒(Richard Bandler)與約翰·葛瑞德(John Grinder)，前者為遍覽心理叢書，但正修為計算機科學之嬉皮；而後者原為語言學家，並在加州大學實習。兩人因緣湊合而相處，這也難怪這門新興的實用心理學，取名為(Neuro Linguistic Programming, NLP)神經語言程序學。因兩人將所學背景都加進入了。實際上，它是包含了傳統的神經學、生理學、心理學及語言學及人腦控制學。

NLP起源
NLP首創於1970年代早期。由創始人理察·班德勒(Richard Bandler)和約翰·葛瑞德(John Grinder)理二人，私淑了美國當時四位頂尖的心理治療師與溝通大師：催眠治療大師也是艾瑞克森摧眠學派創始人米爾頓·艾瑞克森(Dr. Milton H. Erickson)，家庭治療大師維吉尼亞·薩提爾(Virginia Satir) ，完形治療創始人弗列茲·皮耳氏，溝通大師格利葛利·貝特森(Gregory Bateson)。當時，他們一方面親自向四位大師學習，另一方面也將四位大師的心法，適當的修正與發展，擴充堅實了當時初生的NLP內涵。
他們發現自己擁有一組非常強力且有效的溝通模式，剛開始發展這些模式做為心理治療之用。很快的，顯示出這些模式也很容易可以運用到其它人類溝通的領域上，特別是在商業(行銷、談判)、法律、及教育上。運用這些工具，已能確保許多結果—在心理治療方面，對恐懼症可以在五分鍾內保證治癒；在商業上，對於完全停滯的談判及協商，可以讓其爭端得到快速、合適、且滿意的解決；另外也可以用這些令人無法相信的技巧在數分鍾內成功地教導「學習障礙」的小孩們—這些結果，讓這些領域的專家們目瞪口呆。
這些工具已經被認識且證明它的力量，它可以創造一種有效的模式，且這種模式不僅可以解決人們內在或彼此間的爭執及問題，而且還可以是一種進化的模式—這個模式不僅可運用在治療上，而且它明確地提供了循序漸進的步驟，讓人們可以用它來發展他們自己所選擇的任何有效的行為方式。

NLP的思考特色
NLP有不同於傳統心理學家的思考方式，NLP注重個人的學習，而不是群體的差異性，舉個例來說，一名NLP學者在面對恐懼症患者時，不會收集各個恐懼症患者的情況，然後歸納出通則，而他們會思考的問題則是：「他是如何學會恐懼的？」因此NLP學者可能會找一名正常人來比對精神患者的策略，找出相關的問題並且修正它。
同樣的，我們也可以利用此特色來復制卓越的行為模式，譬如說一名小說作家，可以這么想：「某某如何寫出卓越的小說。學習卓越者的策略，能大幅有效地改進自己的行事成效。

希望對你有所幫助,祝你成功!

E. 咕泡p5人工智慧CV+NLP技術項目實戰

.人工智慧首先通過一定方式獲取信息，例如大數據提供。然後進行分析，與原本信息相對比，以確定其意義，最後再進行決定計算機行為。計算機視覺CV方向

CV方向就是AI應用充當人類的眼睛來識別圖像、視頻的多媒體元素，目前是人工智慧最成熟的分支，很多應用的精度已經超越人類的能力，常見應用有圖像分類、圖像高級處理、圖像識別、人臉檢測、人臉識別、視頻處理、視頻監控、車牌識別與身份證識別等OCR識別應用。

2.自然語言處理NLP方向

NLP方向實際上AI最早想突破的領域，主要處理的文本、語音數據，自然語言處理領域是目前學術界與大型科技公司最為追捧的方向，近兩年深度學習的成果大多聚焦於自然語言處理，但總體而言，許多應用還沒達到超過人類精度的地步，不過NLP應用爆發出來的能量很大，前景非常好，所以學術界與大型科技公司大量投入該領域。NLP方向典型應用有語音識別、語音搜索、語音合成、文本情感分析、推薦系統、搜索引擎、廣告推薦等高價值領域。