自然语言处理（NLP）

NLP 的关键概念

NLP 涉及几项核心任务，这些任务将复杂的语言分解成机器可以分析和处理的组成部分：

• 标记化：将文本分解为单词或子单词（标记）等较小单位的第一步。
• 命名实体识别（NER）：识别文本中的关键实体并进行分类，如人名、组织名称、地点、日期和货币价值。
• 情感分析：确定文本中表达的情感基调或主观意见（如积极、消极、中性）。
• 机器翻译：自动将文字或语音从一种语言翻译成另一种语言，如谷歌翻译等工具。
• 语言建模：建立预测单词序列概率的模型，这对文本生成和语音识别等任务至关重要。

NLP 的工作原理

NLP 系统通常采用管道式方法。原始文本数据首先要经过数据预处理，包括清理文本（去除无关字符或格式）、标记化，有时还要进行规范化（将单词转换为基本形式）等任务。预处理后，提取与任务相关的特征。然后将这些特征输入 ML 或 DL 模型进行分析或生成。

现代 NLP 在很大程度上依赖于神经网络（NN），特别是用于序列数据的递归神经网络（RNN）等复杂架构，以及最近的变形器。变换器以其强大的注意机制而与众不同，在捕捉语言中的长距离依赖关系和上下文方面被证明异常有效。这种架构是许多最先进模型的基础，包括BERT和GPT 模型（如 GPT-4）的变体。ACL 文集等研究平台收录了大量详细介绍这些进展的论文。

NLP 的应用

NLP 为大量应用提供了动力，这些应用正在改变各行各业，并增强日常互动。以下是两个突出的例子：

1. 虚拟助理和聊天机器人： 苹果的 Siri和亚马逊 的 Alexa 等系统以及无数的客户服务聊天机器人都广泛使用了 NLP。它们利用语音识别将口语转换为文本，利用自然语言理解（NLU）掌握用户的意图，有时还利用文本生成制定回复。
2. 垃圾邮件过滤：NLP 技术可分析电子邮件内容，识别垃圾邮件或网络钓鱼企图的特征模式。算法根据关键字、发件人信誉和语言结构对电子邮件进行分类，帮助保持收件箱的清洁和安全。

其他常见应用包括用于压缩长篇文档的文本摘要、理解查询含义而非简单关键词匹配的语义搜索引擎，以及语法/文体校正工具（如Grammarly）。许多创新的人工智能应用案例在很大程度上都依赖于 NLP。

NLP 与相关概念

虽然相关，但 NLP 与一些类似术语有所不同：

• 自然语言理解（NLU）：NLU 是 NLP 的一个子集，专门侧重于理解方面--从语言中提取意义、意图和上下文。NLP 的范围更广，还包括文本生成和语音合成等任务。
• 文本生成：这是 NLP 中的一项特定功能或任务，重点是生成类人文本。虽然它是许多 NLP 应用（如聊天机器人或翻译）的核心部分，但并不涵盖 NLP 的理解或分析方面。
• 计算机视觉（CV）：计算机视觉涉及解释和理解来自图像和视频等视觉输入的信息，重点是物体检测或图像分割等任务。而 NLP 则侧重于语言数据。然而，在处理文本和图像的多模态模型中，这两个领域的交集越来越多，使自动图像字幕等应用成为可能。您可以阅读更多有关连接 NLP 和 CV 的信息。Ultralytics 专注于 CV 领域，提供Ultralytics YOLO11等模型，用于要求高精度和高速度的任务。

工具和平台

开发和部署 NLP 应用程序通常需要利用专门的库和平台：

• 库： spaCy和NLTK等开源库为标记化、解析和实体识别等常见 NLP 任务提供了工具。
• 平台： Hugging Face提供了一个庞大的预训练模型（尤其是 Transformers）、数据集和工具库，大大加快了开发速度。为了管理 ML 模型的端到端生命周期，包括在 NLP 或 CV-NLP 组合管道中使用的模型，Ultralytics HUB等平台提供了强大的MLOps功能，可简化训练、部署和监控。查看Ultralytics 文档，了解有关模型开发和部署的更多资源。