自然语言处理（NLP）是一门机器学科，其主要目的是处理人类语言或类似人类语言的书面、口语和组织方式的数据。它起源于计算语言学，利用计算机科学来理解语言的原理。然而，NLP 不仅仅是开发理论框架，它还是一门工程学科，旨在创造技术来完成任务。 NLP 经常被用于语音识别，其重点是将口语解析为单词，将声音转换为文本，反之亦然。大多数 NLP 任务都是翻译人类文本和语音数据，以帮助计算机解释接收到的信息。NLP 可细分为两个领域：
1）自然语言理解（NLU），为了理解给定文本背后的含义，需要进行语义分析；
2）自然语言生成（NLG），侧重于机器生成的文本。
一、自然语言处理公司
NLP 公司专注于 NLP 技术，该技术涉及使用计算算法和语言模型，使机器能够理解、分析和生成人类语言。这些公司创建软件应用程序、工具和服务，利用这种技术提供多种语言相关功能，包括语音识别、情感分析、语言翻译、聊天机器人和文本分析。NLP 公司聘请 NLP 专家、语言学家和软件工程师共同开发和改进 NLP 算法和模型。这些公司提供的服务被部署在多个行业，包括医疗保健、金融、客户服务和营销。在解决社会公正、气候变化和教育等领域的现实问题时，它们的使用速度也在不断加快。
二、自然语言处理技术
1.语音识别或语音转文本：用于将语音转换为文本。任何接受语音命令或提供口语问题答案的应用程序都需要它。语音识别面临的挑战与人们说话的方式有关，语速快、单词混杂、重音和语调各异、使用不正确的语法都会影响语音识别的效果。
2.语音部分标记：这也称为语法标记。它包括根据用法和上下文识别给定单词或文本的语篇。例如，在句子 “I can make a paper plane ”中，语篇标签有助于将“make”一词识别为动词，而在 “What make of car do you own？”中，语篇标签则有助于将其识别为名词。
3.词义消歧：这包括通过语义分析来选择具有多个含义的单词的含义。这有助于确定在特定语境中最有意义的词。
4.命名实体识别：这包括将单词或短语识别为有用的实体。它可用于将“肯塔基” 识别为一个地点，或将“Sita”识别为一个女人的名字。
5.共参照解析：这包括识别暗指同一实体的两个词。例如，找出特定代词 “他”=保罗所指代的人或物。它还涉及识别文本中的隐喻或成语，如 “熊”指人而非动物。
6.情感分析：其目的是从文本中提取主观品质，包括态度、情绪、讽刺、困惑、怀疑等。
7.自然语言生成：它涉及将结构化信息转化为人类语言。
NLP 前景广阔，仍有不断进步和创新的空间。以下是影响其未来的主要趋势和发展。
1.增强型语言模型：像 GPT-3 这样的 NLP 模型已经显示出强大的能力，然而，我们肯定希望在未来看到更强大的模型，它们能够更好地理解人类语言的细微差别，并生成语句流畅、语义自然的文本。
2.多模态 NLP：这项技术正在不断扩展，包括图像和视频等其他模态，使机器能够理解和生成各种格式的内容。
3.个性化语言模型：随着产生的数据量不断增加，NLP 模型将能够根据个人喜好和需求个性化内容。
4.加强语言翻译：由于开发了更精确和更能感知上下文的翻译模型，语言翻译将不断改进。
NLP 可以在多个方面对世界产生深远影响。然而，NLP 也面临许多争议，了解这些争议也是作为一个负责任的实践者的重要职责。因此，从以上分享的见解中我们可以清楚地看到，NLP有着光明的未来，我们可以期待在未来几年中看到这项技术的更多创新应用。
原文标题： A glance at natural language processing
原文作者：Rayan Potter
