NLP自然语言处理实战

一、自然语言处理的概念

1.1 自然语言处理的起源

语言是人类社会发展过程的产物，是最能体现人类智慧和文明的证明，也是人类与动物最大的区别。它是一种人与人交流的载体，像计算机网络一样，我们使用语言相互传递知识。在人类历史的几千年，语言不断地繁衍发展。
在计算机兴趣的近几十年，科学界正在试图不断努力，把人类的语言演变成分析数据特征的依据。在1970年，有两位美国人 Richard Bandler 和 John Grinder 因不满于传统心理学派的治疗过程冗长，及其效果常反复不定，而集合各家所长以及他们独特的创见，在美国加州大学内（NLP的发源地）利用课余时间开始研究。经过三年多的实验与练习，终于逐渐形成NLP神经语法程式学的基础架构。
随着近年来人工智能的崛起，自然语言处理（NLP）更成为一种专业分析人类语言智能工具，被应用到了多个层面：

（1）机器翻译

机器翻译是利用计算机将某一种语言文本自动翻译成另一种语言文本的方法，它基于语言规则，利用统计的统计原理进度混合计算，得出最终结果。最常见于百度翻译、金山 iciba 翻译、有道翻译、google 翻译等。

（2）自动问答

自动问答通过计算机对人提出的问题的理解，利用自动推理等手段，在有关知识资源中自动求解答案并做出相应的回答。它利用语词提取、关键字分析、摘要分析等方式提取问题的核心主干，然后利用 NLP 分析数据选择出最合适的答案。常见的例子有在线问答 ask.com、百度知道、yahoo 回答等。

（3）语音处理

语言处理（speech processing）可以把将输入语音信号自动转换成书面文字或计算机命令，然后对任务进行操作处理。常见的应用场景有汽车的语言识别、餐厅智能点餐、机场火车站的智能预订航班、智能机器人等。

（4）情感分析
从大量文档中检索出用户的情感方向，对商品评价、服务评价等的满意进行分析，对用户进行商品服务推荐。在京东、淘宝等各大的购物平台很常用。

1.2 自然语言处理的阶段

        自然语言实现一般都通过以下几个阶段：文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取、建模。首先通过文本、新闻信息、网络爬虫等渠道获取大量的文字信息。然后利用分词工具对文本进行处理，把语句分成若干个常用的单词、短语，由于各国的语言特征有所区别，所以NLP也会有不同的库支撑。对分好的词库进行筛选，排除掉无用的符号、停用词等。再对词库进行标准化处理，比如英文单词的大小写、过去式、进行式等都需要进行标准化转换。然后进行特征提取，利用 tf-idf、word2vec 等工具包把数据转换成词向量。最后建模，利用机器学习、深度学习等成熟框架进行计算。