nlp技术有哪些项目

A. 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。

B. 自然语言处理技术有哪些

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。

1、标记化（Tokenization）

情感分析是一种自然语言分析技术，旨在识别与提取文本数据中的主观信息。与主题建模类似，情感分析可以将非结构化的文本转为嵌入在数据中的信息基本摘要。

大多情感分析技术都属于以下两个类别之一：基于规则和机器学习的方法。基于规则的方法需要根据简单的步骤来获得结果。在进行了一些类似标记化、停止词消除、主干提取等预处理步骤后，基于规则的方法可能会遵从以下步骤：

（1）对于不同的情感，定义单词列表。例如，如果我们打算定义某个段落是消极的还是积极的，可能要为负面情感定义“坏的”和“可怕的”等单词，为正面情感定义“棒极了”和“惊人的”等单词。

（2）浏览文本，分别计算正面与负面情感单词的数量。

（3）如果标记为正面情感的单词数量比负面的多，则文本情绪是积极的，反之亦然。基于规则的方法在情感分析用于获取大致含义时效果很好。但是，如今最先进的系统通常会使用深度学习，或者至少经典的机器学习技术让整个过程自动化。

通过深度学习技术，将情感分析按照分类问题来建模。将文本数据编码到一个嵌入空间中（与上述的单词嵌入类似），这是功能提取的一种形式。之后将这些功能传递到分类模型，对文本情绪进行分类。

C. 一文看懂自然语言处理NLP(4个应用+5个难点+6个实现步骤)

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的“讲人话”就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

网络版本

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基网络版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。

D. 什么是NLP技术，神经语言学

NLP是神经语言程序学的英文缩写。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。放在一起，这三个词的意思是指人们为使他们的思维、讲话和活动达到具体的后果所采取的具体行为。

NLP心略：“心略”又是NLP中所使用的术语之一，用来表示一个人行为的决策过程，表象系统则是其组成的原素，举例来说，一个简单的动作如倒水，就是一套策略的运作过程，首先这个人可能看目前水的高度跟心中理想的高度比对，如果水量不够，这个人会继续让水流入杯中，直到与自己的内在影像符合为止，这时就存在一个由视觉表象构成的策略。

NLP的研究对象
NLP相信成功是可以复制的，它的研究对象在于成功者是如何获致他们所想的成果的。即研究“成功的过程与方法”。

NLP的目的
NLP的目的在于复制成功。即将成功者获致成果的“秘密”总结出来，精炼成一套明白可行的技术，让一般人可依之而行与获致同样卓越的成就。

何为“成功者”，何为“成功”？
成功者：一般指在某个领域获得成就或影响力的人。如世界首富比尔·盖茨，科学家富兰克林，美国总统林肯，唐皇李世民，红顶商人胡雪岩，石油大王洛克菲勒，音乐家贝多芬，文坛巨匠莎士比亚……他们都是将皆知的成功人物。同时，也有人将个人的“幸福”作为成功的标准。即不论在名利权势场中你有何得失，不论你是否能从一个苹果中看到万有引力，只要你过上你喜欢的日子——即使只是经营一个小小的水果摊，如果你过得充实愉快，你就算成功了。
总的来说，前者重在社会价值的实现，而后者重在个人价值的圆满。NLP关心平衡，即要实现社会价值与个人价值的均衡发展。如果你在外人眼中是个光芒四射的明星，但妻离子散或长期对自己做的事甚感厌倦，只想把话筒丢到大西洋然后去过点平凡的日子，那你并不算成功。 当然，我们不能因为苏克拉底与妻子不和而说他是个彻底失败的人。我们不苛求完美，只要任何人在某一方面有其卓越之处，都值得我们学习。NLP并不将他们排除在研究的范围之外。即使你对面前暴君般的朋友深感痛恨，但如果你对他把一堆泥土变成有强烈震撼力的艺术品的双手倍感羡慕，那他的“秘诀”你还是要学的。

NLP创始人简介
理查·班德勒(Richard Bandler)与约翰·葛瑞德(John Grinder)，前者为遍览心理丛书，但正修为计算机科学之嬉皮；而后者原为语言学家，并在加州大学实习。两人因缘凑合而相处，这也难怪这门新兴的实用心理学，取名为(Neuro Linguistic Programming, NLP)神经语言程序学。因两人将所学背景都加进入了。实际上，它是包含了传统的神经学、生理学、心理学及语言学及人脑控制学。

NLP起源
NLP首创于1970年代早期。由创始人理察·班德勒(Richard Bandler)和约翰·葛瑞德(John Grinder)理二人，私淑了美国当时四位顶尖的心理治疗师与沟通大师：催眠治疗大师也是艾瑞克森摧眠学派创始人米尔顿·艾瑞克森(Dr. Milton H. Erickson)，家庭治疗大师维吉尼亚·萨提尔(Virginia Satir) ，完形治疗创始人弗列兹·皮耳氏，沟通大师格利葛利·贝特森(Gregory Bateson)。当时，他们一方面亲自向四位大师学习，另一方面也将四位大师的心法，适当的修正与发展，扩充坚实了当时初生的NLP内涵。
他们发现自己拥有一组非常强力且有效的沟通模式，刚开始发展这些模式做为心理治疗之用。很快的，显示出这些模式也很容易可以运用到其它人类沟通的领域上，特别是在商业(行销、谈判)、法律、及教育上。运用这些工具，已能确保许多结果—在心理治疗方面，对恐惧症可以在五分钟内保证治愈；在商业上，对于完全停滞的谈判及协商，可以让其争端得到快速、合适、且满意的解决；另外也可以用这些令人无法相信的技巧在数分钟内成功地教导“学习障碍”的小孩们—这些结果，让这些领域的专家们目瞪口呆。
这些工具已经被认识且证明它的力量，它可以创造一种有效的模式，且这种模式不仅可以解决人们内在或彼此间的争执及问题，而且还可以是一种进化的模式—这个模式不仅可运用在治疗上，而且它明确地提供了循序渐进的步骤，让人们可以用它来发展他们自己所选择的任何有效的行为方式。

NLP的思考特色
NLP有不同于传统心理学家的思考方式，NLP注重个人的学习，而不是群体的差异性，举个例来说，一名NLP学者在面对恐惧症患者时，不会收集各个恐惧症患者的情况，然后归纳出通则，而他们会思考的问题则是：“他是如何学会恐惧的？”因此NLP学者可能会找一名正常人来比对精神患者的策略，找出相关的问题并且修正它。
同样的，我们也可以利用此特色来复制卓越的行为模式，譬如说一名小说作家，可以这么想：“某某如何写出卓越的小说。学习卓越者的策略，能大幅有效地改进自己的行事成效。

希望对你有所帮助,祝你成功!

E. 咕泡p5人工智能CV+NLP技术项目实战

.人工智能首先通过一定方式获取信息，例如大数据提供。然后进行分析，与原本信息相对比，以确定其意义，最后再进行决定计算机行为。计算机视觉CV方向

CV方向就是AI应用充当人类的眼睛来识别图像、视频的多媒体元素，目前是人工智能最成熟的分支，很多应用的精度已经超越人类的能力，常见应用有图像分类、图像高级处理、图像识别、人脸检测、人脸识别、视频处理、视频监控、车牌识别与身份证识别等OCR识别应用。

2.自然语言处理NLP方向

NLP方向实际上AI最早想突破的领域，主要处理的文本、语音数据，自然语言处理领域是目前学术界与大型科技公司最为追捧的方向，近两年深度学习的成果大多聚焦于自然语言处理，但总体而言，许多应用还没达到超过人类精度的地步，不过NLP应用爆发出来的能量很大，前景非常好，所以学术界与大型科技公司大量投入该领域。NLP方向典型应用有语音识别、语音搜索、语音合成、文本情感分析、推荐系统、搜索引擎、广告推荐等高价值领域。