没想到！NLP（自然语言处理）居然有这么多应用场景？
机器翻译、舆论分析、智能问答……NLP的应用场景你知道多少？
如果你听说过人工智能，那么对于自然语言处理技术一定也不陌生，自然语言处理技术属于人工智能的一个子领域，它对计算机和人类的交互方式产生了很重要的影响。为了更方便大家理解，在介绍什么是NLP之前，首先我们先来了解一下语言的分类。
语言的分类
语言，人类区别于其它动物的根本标志之一。没有语言，人类的思维体现、沟通交流就会像无源之水、无本之木一样，可以说在人类社会中，语言扮演了极其重要的角色。
根据形成条件和使用目的不同，人类所使用的语言可以大致分为自然语言、半形式化语言和形式化语言三类。
自然语言通常是指自然进化而成、随文化而演化的语言，比如汉语、英语、日语等就是自然语言的例子，是人与人之间交流和思考表达的主要工具。
半形式化语言虽然与自然语言有许多共同之处，但都会自然语言的基础上附加一些特定的符号，会比自然语言更具形式化，通常具有无穷性、统一性、可操作性的特点。数学语言就是一种很典型的半形式化语言。
形式化语言是用精确的数学或机器可处理的公式定义的语言，按一定规律构成的句子或符号串的有限或无限的集合。例如机器语言就是由“0”和“1”组成的二进制数字串，不同个数、顺序的“0”和“1”可以组成一条条不同的指令，计算机无需进行翻译即可直接识别。同自然语言一样，形式化语言一般也有语法和语义两个方面，通常用于数学、逻辑和计算机科学中。
什么是NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）？
在人工智能出现之前，机器能够自动处理少量结构化的数据（比如Excel里的数据），随着网络的普及，人类进入了信息爆炸的时代，机器需要处理的数据越来越多，而网络中大量存在的文本、图片、视频往往都属于非结构化数据，在这之中，文本的数量又是最多的，且其中绝大部分都属于上文提到的自然语言，虽然信息量大，但由于计算机无法理解，这时为了能够分析和利用这些文本信息，就需要用到NLP技术。
NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）就相当于存在于机器语言和人类语言之间的翻译，通过搭建沟通的桥梁，借以实现人机交流的目的。
*图片来源于网络即NLP是计算机科学领域及人工智能领域的一个重要研究方向，其目的是让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，以实现人和计算机之间的有效通讯。
NLP的基本分类
自AlphaGo先后战胜李世石、柯洁后，逐渐掀起了人工智能的热潮，深度学习、人工神经网络等概念逐渐进入了大众视野，NLP作为其中一份子，通过先前研究成果的不断积累，已逐渐发展成为一门独立的学科。
从自然语言的角度出发，NLP可以分为自然语言处理和自然语言生成两大部分，即理解和生成文本。
自然语言处理和自然语言生成作为综合性的系统学科，又各自分别包含了很多细分学科。
自然语言处理是对语言、语境及其形式进行研究，研究范围包括音系学、词态学、句法学、语义学和语用学等。在对自然语言理解过程进行实际操作时，往往要克服语言的多样性、歧义性、鲁棒性、知识依赖、需要联系上下文等难点。
自然语言生成则是通过文本规划→语句规划→实现的思路来从已获取的结构化数据中以读取的方式自动生成文本。即通过规划对待生成文本的内容、结构进行规划确定，随后根据已获取或学习的句子模型进行整合，参考待生成目标语言的语法表达进行优化处理，最终完成生成输出任务。
图：NLP的基本分类，来源于网络NLP的研究应用领域
信息提取：从指定文本范围中提取出重要信息，例如时间、地点、人物、事件等，可以帮人们节省大量时间成本，且效率更高。比如文摘生成利用计算机自动从原始文献中摘取文字，成果能够完整准确反映出文献的中心内容。
文本生成：根据限定条件或输入内容的不同，进行数据到文本或文本到文本的生成。
智能问答：对一个自然语言表达的问题进行某种程度的分析（例如实体链接、关系式、形成逻辑表达式等），分析完毕后在知识库中查找可能的候选答案，通过排序机智找出最佳的答案进行回复。比如电商行业中广泛应用的自动回复客服，通过回复许多基本而重复的问题，从而过滤掉大量重复问题，使得人工客服能够更好地服务客户。
机器翻译：通过把输入的源语言文本通过自动翻译获得另一种语言的文本，是自然语言处理中最为人所熟知的场景，比如百度翻译、Google翻译等。
文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识通过可视化、交互式界面进行表达。
舆论分析：通过收集和处理海量信息，对网络舆情进行自动化的分析，帮助分析哪些话题是目前的热点，同时对热点的传播路径及发展趋势进行分析判断，以实现及时应对网络舆情。
知识图谱：又称科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。以可视化技术为载体来描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
图：知识图谱示例，来源于网络除此之外，NLP还可以用来做情感分析、语音识别和生成、信息过滤、信息检索等。
NLP的目标是弥补人类交流和计算机理解之间的差距，最终实现计算机在理解自然语言上像人类一样智能。未来，NLP的发展将会使人工智能可以逐渐面对更加复杂的情况、解决更多的问题。
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