自然语言是指我们用来相互交流的常规语音和文本。自然语言处理（NLP）是自然语言处理的一个分支人工智能（AI）使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
Epicor 首席创新官 Arturo Buzzalino 解释说，NLP 通过将计算语言学与机器学习相结合，弥合了人类交流和计算机理解之间的差距。
“人工智能还包括 NLP 之外的其他领域，例如处理图像分析和生成的计算机视觉，但过去几年 NLP 的进步一直是当前人工智能革命的核心，”Stefan Leichenauer 说道，SandboxAQ 工程副总裁。
他将 NLP 描述为用计算机分析和生成自然语言，它是使用大型语言模型 (LLM)和聊天机器人让这个话题变得更加令人兴奋。
NLP 和 LLM
MacPaw 人工智能主管 Volodymyr Kubytskyi 进一步深入研究，表示受欢迎的法学硕士如开放人工智能— 的聊天GPT或者谷歌– BERT 经过大量文本数据的训练，使它们不仅能够掌握单个单词，还能掌握上下文、细微差别，甚至语言的创造力。
他认为，正是这些法学硕士将 NLP 推向了新的高度，使机器能够生成连贯的、类似人类的文本、总结长文档、在语言之间进行翻译，甚至进行有意义的对话。通过利用这些模型，NLP 现在可以完成几年前看似不可能的事情，例如以自然、流畅的方式撰写论文或回答复杂的客户询问。
“法学硕士是推动当今机器能够像人类一样对话的大部分进步的引擎，”库比茨基说。“这是人工智能在极其复杂的水平上与语言的结合。”
为什么企业应该关注 NLP？
Leichenauer 表示，由于自然语言是我们彼此交流的方式，因此我们的许多业务运营都是用自然语言编码的。
“我们的报告和演示文稿、内部备忘录和电子邮件以及所有客户通信都是用自然语言编写的，”Leichenauer 说。–NLP 技术可以加速和自动化涉及所有这些事情的工作流程。 –
在此基础上，Buzzalino 解释说，企业应该关心 NLP，因为它使他们能够从非结构化文本数据（例如客户评论、电子邮件和社交媒体帖子）中提取有意义的见解。
他说，NLP 可以通过以下方式帮助自动化任务，例如客户支持聊天机器人、用于市场研究的情绪分析以及高效的文档处理，从而提高效率并增强客户参与度。
Affinity Reply 的高级顾问 Sukh Sohal 对此表示同意。他表示，NLP 通过改变企业与客户互动、处理数据甚至内部沟通的方式，给企业带来了真正的影响。
“想象一下，人工智能可以在几分钟内分析数千条客户消息，了解常见问题、情绪或趋势，”索哈尔说。– 对于公司而言，NLP 可能是压倒性的客户服务需求与高效、响应迅速的运营之间的区别。 –
他表示，NLP 可以让企业自动执行重复性任务、改善客户体验并动态响应反馈，同时让人类团队腾出时间来完成需要真正洞察力的任务。
Kubytskyi 对法学硕士的使用以及它如何提升这些 NLP 能力感到兴奋。例如，他说，由 GPT 等模型支持的客户服务机器人不仅可以处理基本查询，还可以处理更细致、更复杂的对话。他们可以跟随对话的流程，理解上下文，并以比以往更人性化的方式做出回应。
“这种程度的理解使企业能够在不牺牲效率的情况下提供个性化、响应迅速的服务，”库比茨基说。
自然语言处理应用
NLP 已经融入我们的生活，以至于我们常常忽视它。
Buzzalino 指出虚拟助手，例如西里和亚历克斯理解语音命令的客户服务聊天机器人、处理查询的客户服务聊天机器人、谷歌翻译等机器翻译服务、衡量社交媒体舆论的情绪分析工具，以及从大量文档中提取关键信息的文本分析系统，如一些现实世界的应用程序自然语言处理。
让 Leichenauer 印象深刻的 NLP 现实应用之一是作为编写代码的智能助手。这使开发人员能够更有效地操作，并且还允许比以前更强大的低代码和无代码解决方案。
NLP如何运作？
Sohal 表示，与依赖直接命令的传统计算不同，NLP 涉及教导机器掌握人类语言的微妙之处和怪癖，包括上下文、语气和含义。这就是人工智能如何从严格的规则遵循转变为更直观的理解，为技术以更“人性化”的方式与我们互动开辟了新的方式。
NLP 建立在两个关键组件之上。联合创始人兼首席产品官 Dan Balaceanu 表示，自然语言理解 (NLU) 可以分析输入以提取含义和意图，而自然语言生成 (NLG) 可以根据上下文和系统逻辑生成响应。德鲁伊人工智能。
例如，当用户请求“预订飞往伦敦的航班”时，NLU 将“预订”识别为操作，并将“伦敦”识别为目的地，而 NLG 会生成后续响应，就像 – 我找到了 220 英镑飞往伦敦的航班。您想预订吗？
索哈尔说，从技术上讲，NLP 的工作原理是将语言分解为计算机可以识别的模式。它从标记化开始，将句子分成单词或更小的块。然后，分析语法和结构以了解单词之间的关系。
接下来是语义学，计算机使用大量数据来理解含义，甚至是俚语或习语。最后，通过机器学习，尤其是深度学习添加上下文和意图。“在这里，NLP 模型从大型数据集中学习，识别情感、请求或语言中的微妙之处，使响应更加接近人类，”Sohal 说。
Balaceanu 补充说，这个过程通过将单词减少到其词根形式并过滤掉几乎没有意义的常见单词来标准化词汇，这有助于识别它应该响应的提示的真正意图以及它应该如何回答。
他补充说，为了提高响应的准确性，NLP 依赖于机器学习技术，例如深度神经网络，以及 BERT 等 Transformer 等模型。
“为了使 NLP 系统准确响应，它们需要接受海量数据集的训练，这些数据集包括不同的语言模式、语法规则和句子结构，涵盖一系列可能的查询和响应。”Enterprise Data 经理 Arunkumar Thirunagalingam 补充道美国桑坦德消费者银行的管理层。
他表示，这种培训涉及机器学习模型和深度学习技术，使人工智能能够接触各种语言场景，使其能够识别意图、上下文和细微差别。随着时间的推移，通过从大型代表性数据集中不断学习，人工智能系统变得更加擅长处理复杂的语言任务并提供相关的、类似人类的响应。
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