自然语言处理的应用
自然语言处理 (NLP) 是一项新兴技术，它衍生出我们现在看到的各种人工智能形式，其用于创建人和机器之间无缝且交互式的界面的用途，将继续成为当今和未来日益认知的应用程序的首要任务。在这里，我们将讨论一些非常有用的 NLP 应用。
机器翻译
机器翻译 (MT) 是将一种源语言或文本翻译成另一种语言的过程，它是 NLP 最重要的应用之一。我们可以借助以下流程图来了解机器翻译的过程。
机器翻译系统的类型
机器翻译系统有不同的类型。让我们看看有哪些不同的类型。
双语机器翻译系统
双语机器翻译系统在两种特定语言之间进行翻译。
多语言机器翻译系统
多语言机器翻译系统可以在任何一对语言之间进行翻译。它们在本质上可以是单向的或双向的。
机器翻译 (MT) 的方法
现在让我们学习机器翻译的重要方法。机器翻译的方法如下：
直接机器翻译方法
它不太流行，但却是最古老的机器翻译方法。使用这种方法的系统能够将源语言 (SL) 直接翻译成目标语言 (TL)。此类系统本质上是双语和单向的。
中间语言方法
使用中间语言方法的系统将 SL 翻译成一种称为中间语言 (IL) 的中间语言，然后将 IL 翻译成 TL。借助以下 MT 金字塔可以理解中间语言方法：
转换方法
此方法涉及三个阶段。
在第一阶段，源语言 (SL) 文本被转换成面向 SL 的抽象表示。
在第二阶段，面向 SL 的表示被转换成等效的目标语言 (TL) 面向的表示。
在第三阶段，生成最终文本。
经验机器翻译方法
这是机器翻译中一种新兴的方法。基本上，它使用大量以平行语料库形式存在的原始数据。原始数据包含文本及其翻译。基于类比的、基于示例的、基于内存的机器翻译技术使用经验机器翻译方法。
反垃圾邮件
如今最常见的问题之一是不需要的电子邮件。这使得垃圾邮件过滤器更加重要，因为它是抵御此问题的首要防线。
通过考虑主要的误报和漏报问题，可以使用 NLP 功能开发垃圾邮件过滤系统。
现有的用于垃圾邮件过滤的 NLP 模型
以下是用于垃圾邮件过滤的一些现有 NLP 模型：
N 元模型
N 元模型是较长字符串的 N 字符切片。在此模型中，在处理和检测垃圾邮件时会同时使用几种不同长度的 N 元。
词干提取
垃圾邮件发送者（垃圾邮件的生成者）通常会更改其垃圾邮件中攻击性词语的一个或多个字符，以便他们能够突破基于内容的垃圾邮件过滤器。这就是为什么我们可以说，如果基于内容的过滤器无法理解电子邮件中单词或短语的含义，则它们是没有用的。为了消除垃圾邮件过滤中的此类问题，开发了一种基于规则的词干提取技术，该技术可以匹配外观和发音相似的词语。
贝叶斯分类
这已成为一种广泛用于垃圾邮件过滤的技术。在统计技术中，电子邮件中单词的出现次数会根据其在未经请求的（垃圾邮件）和合法（非垃圾邮件）电子邮件消息数据库中的典型出现次数进行衡量。
自动摘要
在这个数字时代，最有价值的东西是数据，或者您可以说信息。但是，我们真的获得了有用且所需数量的信息吗？答案是“否”，因为信息过载，我们获取知识和信息的途径远远超过了我们理解它的能力。我们迫切需要自动文本摘要和信息，因为互联网上的信息泛滥不会停止。
文本摘要可以定义为创建较长文本文档的简短、准确摘要的技术。自动文本摘要将帮助我们在更短的时间内获得相关信息。自然语言处理 (NLP) 在开发自动文本摘要中发挥着重要作用。
问答
自然语言处理 (NLP) 的另一个主要应用是问答。搜索引擎将世界的信息掌握在我们指尖，但当涉及到回答人类用自然语言提出的问题时，它们仍然存在不足。像谷歌这样的大型科技公司也在朝着这个方向努力。
问答是人工智能和 NLP 领域内的一门计算机科学学科。它专注于构建能够自动回答人类用自然语言提出的问题的系统。理解自然语言的计算机系统具有将人类编写的句子翻译成内部表示的能力，以便系统可以生成有效的答案。可以通过对问题的语法和语义分析来生成精确的答案。词汇差距、歧义和多语言性是 NLP 在构建良好的问答系统方面面临的一些挑战。
情感分析
自然语言处理 (NLP) 的另一个重要应用是情感分析。顾名思义，情感分析用于识别多个帖子中的情感。它也用于识别未明确表达情感的情况。公司正在使用情感分析（自然语言处理 (NLP) 的一种应用）来识别客户在线的意见和情感。这将帮助公司了解客户对产品和服务的看法。公司可以借助情感分析来判断客户帖子的整体声誉。这样，我们可以说，情感分析超越了确定简单的极性，它会在上下文中理解情感，以帮助我们更好地理解表达意见背后的原因。