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tomjerry17304

翻译工具 Google Translate 自动起草翻译，而不是手动将整个网站翻译成其他语言。 自然语言处理的用途 自然语言处理是一个数十亿美元的产业是有原因的。一些研究人员认为，NLP 有潜力彻底改变许多行业，从医疗保健到销售和营销。 NLP 是我们很多人每天使用的许多流行工具的支柱。这里只是其中的一些。 语言翻译 AI 语言翻译工具使用 NLP 将书面文本或口语单词从一种源语言翻译为另一种目标语言。 虚拟助理 Siri、Alexa 和 Cortana 等虚拟助手使用 NLP 来“说出”完整的句子，听起来就像人类一样。他们还使用 NLP 进行语音识别。 搜索引擎 Google、Bing、Yahoo、Baidu 和 Yandex 等搜索引擎使用 NLP 为您自动填充搜索查询，以便您获得最相关的结果。 写作助手 Grammarly 和 Microsoft Editor 等工具使用 NLP 来检查文本中的拼。

写、语法和句法。他们还可以分析您写作的语气、语气和形式。 自动完成和自动更正 当您在智能手糟 美国数据库 糕机上给朋友发短信或在 LinkedIn 上发送消息时，NLP 会测建议。 聊天机器人 NLP 的改进使公司能够更轻松地与客户互动并使用人工智能驱动的聊天机器人解决问题。 自动内容审核 有时，社交媒体可能是出了名的有毒，但 NLP 在执行情感分析方面却很有效。这有助于平台自动管理其网站，以识别并删除有问题的内容，例如欺凌或诽谤。 文本转语音工具 文本转语音工具使用 NLP 准确、快速地转录语音内容。 NLP 的工作原理 自然语言处理训练机器学习和理解人类语言和语音。 NLP 和 ML（机器学习）是 AI（人工智能）的一部分。这两个子领域共享技术、算法和知识。 图片：展示人工智能、机器学习、自然语言处理和深度。



学习之间关系的图表 图片来源：Encora 有没有想过它是如何工作的？以下是 NLP 如何分析大量数据来完成人类任务的方法。 1：数据预处理 首先，NLP 预处理文本以提取相关信息。以下只是在 NLP 预处理幕后工作的一些数据科学技术。 标记化 分词法分析句子，将其分解为更小的构建块，例如单词、数字或符号。 词形还原和词干提取 词形还原和词干提取有助于人工智能理解特定单词的变体。例如，如果您在亚马逊搜索衬衫，亚马逊应该在其产品数据库中查询“衬衫”一词的复数和单数形式。 词性 (POS) 标记 词性标注是一种机器学习技术，可帮助人工智能理解名词、代词、动词、副词等词性。 情绪分析 这用于仔细检查文本以确定其情绪基调。例如，一些公司使用情绪分析将在线评论过滤为正面或负面类别。 命名实体识别 (NER) NER 对文本正文中的命名。