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AI人工智能|终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和人工智能讲明白了( 二 )


图1-4描述了自然语言处理的一般应用领域 。
AI人工智能|终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和人工智能讲明白了
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▲图1-4 自然语言处理的应用领域
1. 自动文摘
包括对语料库生成摘要 。
2. 翻译
要求有翻译工具，以从不同的语言翻译文本，例如，谷歌翻译 。
3. 情感分析
这也被称为情感的人工智能或意见挖掘，它是从书面和口头语料库中识别、提取和量化情感和情感状态的过程 。情感分析工具用于处理诸如客户评论和社交媒体帖子之类的事情，以理解对特定事物的情绪反应和意见，比如新餐厅的菜品质量 。
4. 信息提取
这是从语料库中识别并提取重要术语的过程，称为实体 。命名实体识别属于这一类，将在下一章中解释 。
5. 关系提取
关系提取包括从语料库中提取语义关系 。语义关系发生在两个或多个实体（如人、组织和事物）之间属于许多语义类别之一 。
例如，如果一个关系提取工具被赋予了关于Sundar Pichai的内容，以及他是谷歌的CEO，该工具将能够生成“Sundar Pichai就职于谷歌”作为输出，Sundar Pichai和谷歌是两个实体，“就职于”是定义它们之间关系的语义类别 。
6. 聊天机器人
聊天机器人是人工智能的一种形式，被设计成通过语音和文本与人类交流 。它们中的大多数模仿人，使你觉得在和另一个人说话 。聊天机器人在健康产业被用于帮助患有抑郁症和焦虑症的人 。
7. 社交媒体分析
社交媒体的应用，如Twitter和Facebook，都有标签和趋势，并使用自然语言处理来跟踪和监控这些标签和趋势，以了解世界各地正在交谈的话题 。此外，自然语言通过过滤负面的、攻击性的和不恰当的评论和帖子来帮助优化过程 。
8. 个人语音助理
Siri、Alexa、谷歌助手以及Cortana都是个人语音助理，充分利用自然语言处理技术来理解和回应我们 。
9. 语法检查
语法检查软件会自动检查和纠正你的语法、标点和拼写错误 。
关于作者：卡蒂克·雷迪·博卡（Karthiek Reddy Bokka），语音和音频机器学习工程师，毕业于南加州大学，目前在波特兰的 Bi-amp Systems公司工作 。他的兴趣包括深度学习、数字信号和音频处理、自然语言处理以及计算机视觉 。
舒班吉·霍拉（Shubhangi Hora），Python开发者、人工智能爱好者和作家 。她有计算机科学和心理学背景，对与心理健康相关的人工智能特别感兴趣 。
塔努吉·贾因（Tanuj Jain），在德国公司工作的数据科学家 。他一直在开发深度学习模型，并将其投入生产以商用 。他对自然语言处理特别感兴趣，并将自己的专业知识应用于分类和情感评级任务 。
【AI人工智能|终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和人工智能讲明白了】莫尼卡·瓦姆布吉（Monicah Wambugu），金融技术公司的首席数据科学家，该公司通过利用数据、机器学习和分析来提供小额贷款，以执行替代信用评分 。她是加州大学伯克利分校信息管理与系统硕士研究生 。


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