自然語言處理（NLP）是人工智能的一個分支，旨在設計可以處理，理解并與自然語言（人類語言）進行有效通信的系統(tǒng)。那么自然語言處理如何應用在現(xiàn)實中的？對NLP的研究早在1950年代就開始了，多年來取得了巨大的進步。盡管我們的系統(tǒng)尚未達到HAL-9000的水平，但是機器學習和深度學習的最新進展已使NLP系統(tǒng)更加準確和快速。

　　1.語音控制數(shù)字代理

皮尤研究中心的一項調(diào)查顯示，美國約46%的成年人口使用語音助手，而這一數(shù)字在未來只會上升。有這么多人使用語音助理，它是NLP中最引人入勝的應用之一。我們都熟悉亞馬遜的Alexa、微軟的Cortana、谷歌助手以及蘋果的Siri。許多家庭都求助于聰明的演講者來減輕他們忙碌生活的工作量。這些智能設備提供一系列服務，包括：

1）基于語音交互查詢

2）查找一系列主題的信息

3）撥打和接聽電話

4）發(fā)送和接收消息

5）管理待辦事項清單、警報、提醒等。

不僅僅是像亞馬遜Alexa這樣的數(shù)字助理有一些專門針對亞馬遜的功能，比如跟蹤你的亞馬遜套餐和講述kindle電子書。物聯(lián)網(wǎng)技術的進一步改進意味著，數(shù)字助理現(xiàn)在可以用來控制智能家居。

　　2.機器翻譯

機器翻譯是由計算機執(zhí)行的翻譯。隨著世界向自動化方向發(fā)展，我們不再需要翻譯人員來為我們翻譯句子，我們可以簡單地使用Google翻譯或Microsoft翻譯等應用程序。盡管這些內(nèi)容始終不是百分之百準確，但它們確實給了我們一個關于這個句子的含義的總體概念。例如，機器翻譯有很多用例：

1）機器翻譯軟件在網(wǎng)頁中使用，因此內(nèi)容以多種語言提供。

2）營銷材料，如小冊子和海報。

3）Facebook，Twitter等社交網(wǎng)絡具有內(nèi)置于其服務中的機器翻譯功能。

4）針對具體主題的醫(yī)療保健和法律文件的機器翻譯。

隨著深度學習的出現(xiàn)，神經(jīng)機器翻譯目前是用于翻譯文本的最先進的方法。在神經(jīng)網(wǎng)絡之前，大部分機器翻譯都是通過基于規(guī)則或統(tǒng)計方法或兩者的混合組合來完成的。

　　3.聊天機器人

在不久的將來，客戶支持即將完成自動化。現(xiàn)在有如此多的網(wǎng)站為客戶提供了與客戶支持對話的機會來回答他們的問題。它是NLP最普遍的應用之一。例如：FBMessenger的機器人取代品牌的客戶服務

關于他們最引人注目的是這些聊天機器人，根據(jù)他們的預期用途，需要善于理解自然語言。這不是一個簡單的任務。電腦和人們很難以相同的方式思考或溝通。當我們說話時，我們不會以結(jié)構(gòu)化的方式講話，我們每個人都有自己的特質(zhì)。人們錯誤地發(fā)現(xiàn)事物或以混亂的方式混淆詞匯，但人類可以解決這些錯誤并理解他人想說的話。教一臺機器來做這件事并不容易。NLP還有很長的路要走。

　　4.文本分類和預測

垃圾郵件檢測是不同電子郵件客戶端提供的主要功能之一。他們工作得非常好，因為我們很少在我們的主收件箱中看到任何垃圾郵件。一般來說，NLP可以超越垃圾郵件檢測到電子郵件分類。Gmail提供了將我們的電子郵件分類為主要，社交和促銷的功能。

任何時候當我們輸入消息或谷歌搜索任何主題時，NLP都可以幫助我們更快輸入，因為：自動完成-通過建議可能的單詞來完成我們的話;預測式打字-通過建議適合在句子中的下一個單詞完成我們的句子。

　　5.情緒分析

情緒分析是對文本中表達的觀點、情緒、態(tài)度、觀點、情緒等進行計算研究。情緒分析主要是業(yè)務面。它被企業(yè)用來推銷他們的產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)新的機會和管理他們的聲譽。用于情感分析的數(shù)據(jù)或文本包括-評論、博客、評論、反饋、討論、建議和其他形式的在線表達。

每當我們在亞馬遜或任何在線零售商上買東西時，我們總是尋找那些有最好的評價或評論的產(chǎn)品。我們這樣做是因為“評論”是我們行為的關鍵影響因素。我們對現(xiàn)實的信念和看法取決于別人如何看待世界。不幸的是，這種觀點導致了人們發(fā)布虛假或不真實的觀點。但現(xiàn)在人們對這些虛假評論持謹慎態(tài)度，而且，企業(yè)也意識到了這一事實，因為我們在網(wǎng)上看到的虛假評論越來越少。

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