語(yǔ)言是一項(xiàng)基本的溝通工具。人類使用語(yǔ)言來(lái)傳遞信息和意義，人類善于用語(yǔ)言來(lái)描述現(xiàn)實(shí)世界。我們通常會(huì)通過(guò)語(yǔ)義線索來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，語(yǔ)義線索可以是文字，符號(hào)或者圖像，它能提供與現(xiàn)實(shí)世界中所代表的事物更緊密的聯(lián)系。

當(dāng)人們看到文本時(shí)，他們通常能理解其中的含義。而當(dāng)計(jì)算機(jī)看到文本時(shí)，它們只能看到字符串，無(wú)法將其對(duì)應(yīng)到現(xiàn)實(shí)世界的事物或者理解其中包含的想法。隨著人類越來(lái)越依賴于計(jì)算系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)理解文本和語(yǔ)言也變得越來(lái)越重要。這就是自然語(yǔ)言處理（NLP）的作用。現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能正在不斷發(fā)展，自然語(yǔ)言處理正是計(jì)算機(jī)與人類交流之間的橋梁。

什么是自然語(yǔ)言處理？

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)中的一個(gè)領(lǐng)域，用于研究人類（自然）語(yǔ)言和計(jì)算機(jī)之間的相互作用。語(yǔ)義是指單詞之間的關(guān)系和意義。自然語(yǔ)言處理的重點(diǎn)是幫助計(jì)算機(jī)利用信息的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)的上下文）來(lái)理解含義。

例如，統(tǒng)計(jì)圖表可能非常抽象。下圖是一個(gè)對(duì)數(shù)圖表，展示了各種動(dòng)物的大腦和體重之間的關(guān)系。

現(xiàn)在，如果我們應(yīng)用語(yǔ)義來(lái)更好地表達(dá)此圖的含義，它將如下所示：

第二張圖表使用了與每個(gè)動(dòng)物相關(guān)的圖像。然后圖表立即變得更有意義了，因?yàn)槲覀兊囊曈X(jué)系統(tǒng)不必識(shí)別前一圖像中雜亂的文本標(biāo)簽。

同樣地，計(jì)算機(jī)使用語(yǔ)義來(lái)為單詞和文本分配含義和意圖。這能允許計(jì)算機(jī)和最終用戶之間的對(duì)話。

自然語(yǔ)言處理的例子

自然語(yǔ)言已經(jīng)滲透到日常生活中。最常見的自然語(yǔ)言技術(shù)有 Alexa，Siri 和 Google Assistant 等，這些技術(shù)能夠通過(guò)識(shí)別語(yǔ)音模式來(lái)推斷意義并提供適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。NLP 也是一些 Gmail 功能的基礎(chǔ)。例如 Gmail 使用 NLP 來(lái)自動(dòng)解析并理解電子郵件的內(nèi)容，它能夠檢測(cè)到像會(huì)議邀請(qǐng)，包裹發(fā)貨通知和提醒等的內(nèi)容。

NLP 使用強(qiáng)大的解析，語(yǔ)法規(guī)則和算法來(lái)從人們的話語(yǔ)中獲得意圖。話語(yǔ)是通用語(yǔ)言中的語(yǔ)句或問(wèn)題片段，由一系列的關(guān)鍵字組成。

NLP 另一個(gè)常見的例子是網(wǎng)絡(luò)搜索引擎。當(dāng)您在搜索引擎中輸入短語(yǔ)時(shí)，它將根據(jù)其他類似的搜索行為提供建議。您還可以在社交媒體網(wǎng)站上的搜索功能中看到它。例如，搜索“我認(rèn)識(shí)的居住在奧斯汀的人”，這將顯示在該地區(qū)的朋友列表。

自然語(yǔ)言如何影響商業(yè)智能

如今，商業(yè)智能（BI）供應(yīng)商正在為可視化提供自然語(yǔ)言界面，以便用戶可以自然地與他們的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，在他們想到問(wèn)題時(shí)提出問(wèn)題。在 BI 市場(chǎng)中，自然語(yǔ)言通常被歸類在“智能分析”中，與機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用有關(guān)。

自然語(yǔ)言處理能夠?yàn)樗袑哟蔚挠脩簦◤某跫?jí)到高級(jí)）開放數(shù)據(jù)分析，因?yàn)槭褂迷摷夹g(shù)來(lái)獲得見解并不需要深入了解 BI 工具。

“每個(gè)人都渴望獲得有關(guān)數(shù)據(jù)的見解。自然語(yǔ)言是解決這一問(wèn)題的一種重要方式。它能夠讓您詢問(wèn)有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題，而不需要考慮這樣做的原理。”

——Tableau 自然語(yǔ)言團(tuán)隊(duì)的開發(fā)經(jīng)理 Vidya Setlur

在詢問(wèn)有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題時(shí)，人們通常不會(huì)從空白狀態(tài)開始。我們經(jīng)常會(huì)依賴上下文來(lái)激發(fā)我們的好奇心。同樣地，在 BI 工具中，NLP 系統(tǒng)利用對(duì)話中的上下文來(lái)理解用戶查詢背后的意圖并進(jìn)行進(jìn)一步對(duì)話，從而創(chuàng)建更自然的對(duì)話體驗(yàn)。

例如，如果某人對(duì)他的數(shù)據(jù)有后續(xù)問(wèn)題時(shí)，他不必復(fù)述問(wèn)題以深入挖掘或澄清歧義。您可以使用 BI 工具“查找加利福尼亞附近的大地震”，然后提出一個(gè)后續(xù)問(wèn)題，例如“德克薩斯附近怎么樣？” 而不需要在第二個(gè)問(wèn)題中也提到地震。

上圖是某人在 Tableau 自然語(yǔ)言功能中詢問(wèn)數(shù)據(jù)問(wèn)題的例子，Ask Data。

BI 工具中的自然語(yǔ)言功能能夠讓人們通過(guò)簡(jiǎn)單地與數(shù)據(jù)的交談來(lái)獲得洞察力。隨著 BI 行業(yè)自然語(yǔ)言的日趨成熟，它將打破組織采用分析的障礙，并改變?nèi)藗兣c數(shù)據(jù)交互的方式。

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