自然语言处理(NLP)使计算机能够理解人类语言的细微差别。这将是人工智能(AI)下一步发展的关键因素。人工智能是当今的研究热点，是不同领域中所有类型自动化的核心。在这个自动化时代，工人每天执行手动重复性任务意味着浪费能源和宝贵的资源，特别是对于企业和商业而言，在特定活动上花费的时间和资源是评估组织绩效的关键指标，机器算法WorkFusionSmart的流程自动化(SPA)将消除大约90%的业务工作中的人工干预，从而帮助企业节省时间和成本，同时提高生产力和利润。自然语言处理(NLP)是人工智能的重要组成部分，目前正在研究它以帮助企业在需要时快速、敏捷地检索结构化和非结构化组织数据。什么是自然语言处理(NLP)？简单地说，自然语言处理（NLP）是机器在语言环境中理解和处理人类语言的技能。例如，在企业搜索的情况下，人类可以通过简单地让AI组件用他/她的自然语言提问来搜索数据集。机器将根据其对口语句子基本元素的解释返回一个数据集。因此，大量时间和精力浪费在手动搜索所需数据上，这些数据可用于其他生产目的。因此，自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个组成部分，涉及对大量自然语言数据的处理。自然语言处理（NLP）领域面临哪些挑战？自从计算机问世以来，人们就使用由一组标准代码和程序组成的编程语言与其进行交流。这些编码语言是单调的、高度结构化的，并且具有明确无歧义的含义。但这不是人们在日常生活中交谈和互动的方式。这也不是人类说话的方式。人类交流的语言往往具有多重含义，不确定和不清楚，带有不同的口音，还包含各种俚语、地区性短语和不同的背景。因此，机器识别人类语言、理解自然语言并能够产生自然语言是非常具有挑战性的。自然语言处理(NLP)的演变第一个NLP系统基于复杂的人类规则。随着技术的进步，这些人类规则被机器学习算法所取代。它们以if-then-else决策树和其他统计模型的形式实现。目前，重点是“深度学习”，这是一种人工智能，可以分析不同的数据模式，不断修正、完善和改进程序的理解。深度学习模型可以从标记数据和未标记数据中学习。他们甚至可以学习不同的层次或概念表示层。自然语言处理(NLP)的应用以下是自然语言处理(NLP)中具有实际应用的一些研究任务：机器翻译：这涉及将一种人类语言自动翻译成另一种语言。名称实体识别(NER)：这涉及识别和识别给定文本中的专有名称。此外，除了识别之外，专有名称的类型也被识别，无论该名称是个人、地点还是组织。光学字符识别(OCR)：这涉及从印刷文本图像中确定相应的文本。会议问题答案：确定以人类语言提出的问题的答案。主题分割：在此基础上，将给定的一段文本分割成片段或部分，每个部分与特定主题相关。此过程还涉及识别相应部分相关的主题。语音识别：当一个人用他/她的语言说话时，机器应该能够识别语音并将其转换为相应的文本表示。情绪分析：通过此评论的情绪可以判断为正面、负面或中性。这对于需要通过分析消费者评论来判断其业务表现的品牌有很大的帮助。除此之外，自然语言处理（NLP）也被广泛研究用于其他各种应用。当前人工智能和自动化技术的进步为自然语言处理(NLP)带来了广阔的前景，并具有巨大的潜力。
