深度学习和NLP的区别

深度学习和自然语言处理（NLP）是当今业界最流行的两个流行词。就像大多数其他伟大的想法一样，NLP 背后的概念已被众多行业领导者所接受。NLP 是人工智能的一个领域，专注于计算机和人类语言之间发生的交互。对人类思想运作方式的这项研究是对该领域的一项突破性贡献。

NLP 研究的是我们在思考时脑海中究竟发生了什么。加州大学圣克鲁兹分校是 NLP 于 1970 年代初的诞生地；然而，自那时以来，该领域已取得了巨大的发展。

另一方面，深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的使用。这是一种机器学习方法，它通过模拟人脑的运作方式来教计算机学习。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用称为人工神经网络 (ANN) 的计算机程序来模拟人脑的操作。由于人工神经网络由数十或数百万个神经元组成，这些神经元层层排列，因此“深度学习”一词被用来描述这种类型的学习。

神经网络的操作可以这样理解——首先，大量数据输入到网络中，然后数据由网络中的神经元处理。每个神经元都存在一个激活函数。当达到预定的限制时，神经网络中的神经元就会被激活，并将存储在其中的值广播到网络的其余部分。

ANN 的设计目的是以类似于生物大脑处理信息和进行分布式通信的方式运作。另一方面，与真实大脑的类比和不断变化的特性相反，人工神经网络 (ANN) 完全是数字化的且一成不变的。

在深度学习中，主要重点是使用大量数据训练大型神经网络。由于全球每天生成的数据量目前已超出图表（并且在未来几年只会继续增长），因此深度学习提供了一个绝佳的机会。这是因为扩展的神经网络的性能与其输入的数据量成正比。

预测分析、自然语言处理、计算机视觉和目标识别等领域都大量使用深度学习。

什么是自然语言处理 (NLP)？

自然语言处理是一组使计算机能够理解人类语言的技术。NLP 的基本理论认为，所有人类思想都围绕着以下五种感官之一——视觉、听觉、感觉、嗅觉和/或味觉。它是人工智能的一个组成部分，试图模拟负责理解和产生人类语言的认知过程。

自然语言处理的研究是研究计算机如何处理或解释人类语言以执行有意义的任务。在当今时代，我们往往对语言有科学的理解，因为我们不断地试图与机器和其他无生命物体进行交流。因此，开发允许将语言提供给无生命物体（如计算机）的技术已成为绝对必要。NLP 的使用可以帮助完成相同的任务。换句话说，NLP 是一种帮助计算机理解人类语言的技术。

以下是自然语言处理的一些应用：

• 情感分析
• 信息提取
• 信息检索

深度学习和NLP的区别

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的概念，通过观察和重复来教计算机学习。它是人工智能的一个功能，模仿人脑处理数据并创建用于决策的模式的方式。

另一方面，自然语言处理是一组使计算机能够理解人类语言的技术。它着眼于利用计算机处理或理解人类语言的可能性，以实现具有实用价值的任务。

深度学习和NLP的功能

深度学习强大的结构可以极大地促进监督学习过程。通过增加层数以及每层中单元的数量，深度网络可以表达越来越复杂的函数。它是人工智能的一个功能，模拟人类的学习和思维过程，以理解非结构化和未标记的数据。

计算机与人类语言之间的交互称为自然语言处理 (NLP)。它着眼于利用计算机处理或理解人类语言的可能性，以实现具有实用价值的任务。目标是以有用的方式阅读、破译和理解各种人类语言。

深度学习和NLP的应用

在文本分类和组织方面，NLP 可以通过多种不同的方法应用以实现预期的结果。文本分类在各种应用中很有用，包括信息过滤、网络搜索、可读性分析和观点挖掘。

其他用途包括市场情报、客户服务、聊天机器人、自动摘要、自动语音识别、机器翻译等等。

谷歌、Alexa 和自动驾驶汽车提供的语言翻译服务都使用了称为深度学习的算法。

药物开发、语音合成以及面部识别和识别是另外三个严重依赖深度学习的领域。

下表重点介绍了深度学习和NLP之间的主要区别：

结论

深度学习是一系列基于人工神经网络的技术，旨在模仿人脑。这些技术使计算机能够从数据中学习，无需人工监督或干预。此外，这些策略足够灵活，可以适应不断变化的条件，并确保持续发展新获得的技能。

自然语言处理是人工智能的一个子领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。计算机软件能够理解人类语言口语形式的能力被称为自然语言处理。它是信息时代出现的最引人注目的技术之一。

Pradeep Kumar

更新于： 2022年7月21日

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