自然语言处理 (NLP) 解决了一个常见 您需要了解的自 的业务问题：非结构化数据。每天会产生超过 2.5 千万亿字节的数据，但只有 10%–20% 是机器可读的。其余的接近 90% 都是无法使用的非结构化数据。这包括 PDF、电子邮件、音频、视频、聊天机器人、社交媒体和图像文件中的语言数据。
NLP 可帮助机器理解非结构化语言数据，从而可以大规模优化数据，并将洞察转化为智能。由于业务潜力巨大，33% 的技术领导者将 NLP 预算增加了30%，15% 的技术领导者将预算增加了一倍，这并不令人意外。
NLP 是更广泛的数字化战略的一部分，它通过高级语言分析和处理帮助机器读取非结构化数据。以下是 NLP 解决非结构化数据问题的方法。
NLP 使非结构化数据可机器读取
自然语言处理是计算机科学和人工智能 (AI) 的一个分支，它允许计算机使用计算语言学和基于规则的人类语言建模来理解文本。更简单地说，NLP 使机器能够识别字符、单词和句子，然后将含义和理解 目标电话号码或电话营销数据 应用于这些信息。这有助于机器像人类一样理解语言。
NLP 分析非结构化文本数据
自然语言处理要帮助机器理解人类语言，必须经过语音识别、自然语言理解和机器翻译。这是一个由多层文本分析组成的迭代过程，包括：
- 形态层次： 词素是词语中最小的意义单位，这一层次涉及词素作为词语组成部分的作用。
- 词汇层面：这一层面的语音分析检查单词的各个部分（词素）如何组合成单词，以及细微的差别如何极大地改变最终单词的含义。
- 句法层面：此层面侧重于句子层 解决内容营销策略问题 面的文本。句法围绕着这样一个观点：在大多数语言中，句子的含义取决于词序和依赖关系
- 语义层面：语义学关注句子中的单词上下文如何帮助确定其在个体层面上的含义。
- 语篇层次：语篇揭示了句子之间的关系。句子的顺序和排列会影响句子的含义。
- 语用层面：语用分析基于情境意识和世界知识来确定单词或句子的含义。基本上，什么含义最有可能并且最有意义。
NLP 使用 AI 来处理语言
文本分析只是 NLP 过程的一部分。为了让机器真正理解上下文中的单词，它们需要能够以类似人类的水平消除语言歧义。您能够消除语言歧义的水平取决于您对人工智能的方法。
- 符号方法：NLP 的符号方法基于人类开发的 巴西商业名录 规则和词汇。换句话说，这种方法背后的基础是给定语言中普遍接受的言语规则，这些规则由语言专家具体化和记录下来，以供计算机系统遵循。
- 统计方法：NLP 的统计方法基于可观察且重复出现的语言现象示例。基于统计数据的模型通过对大量文本语料库进行数学分析来识别重复出现的主题。通过识别大量文本样本中的趋势，计算机系统可以开发自己的语言规则，以便在分析未来输入和/或生成语言输出时使用。
- 混合方法：NLP 的混合方法结合了符号和统计方法的最佳功能。您可以根据需要以多种方式利用混合 AI。例如，现有的符号规则可以为机器学习模型提供学习的基础知识。另一方面，机器学习可以生成符号规则供人类验证，然后用于训练模型。