GPT之路(一) AI基础之自然语言处理NLP工作原理

1.自然语言处理NLP工作原理

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指计算机与人类自然语言进行交互的技术领域，它涉及到语音识别、文本分析、机器翻译、情感分析、自然语言生成等多个方面。NLP是人工智能的一个分支，它使计算机能够像人类一样理解、处理和生成语言。搜索引擎、机器翻译以及语音助理均由该技术提供支持。随着人工智能技术的不断发展，NLP技术已成为人工智能领域中备受关注的领域之一。在NLP技术中，文本生成和语言生成是当前研究的热点之一。下自然语言处理（NLP）使用 AI 处理和分析文本或语音数据，以便理解和解释内容、对内容进行分类和/或从内容中获得见解。NLP 中包含自然语言生成（NLG），它会使用计算机创建人类语言文本。此外，自然语言理解（NLU）会录入文本，理解上下文和意图，然后生成智能回复。垃圾邮件过滤程序、拼写检查程序、语法检查程序、自动更正、语言翻译、情感分析、语义搜索等都属于 NLP 。基于 Transformer 架构的新深度学习（DL）方法的出现，为 NLP 技术的性能和功能带来了革命性的变化。现在，先进的 NLP 模型已成为现代搜索引擎、语音助手和聊天机器人的核心。这些应用程序在自动处理日常订单、路由查询和回答常见问题时也变得日益纯熟。面我们将分别介绍这些技术原理及概念。

1.1 语音识别

语音识别是指将语音信号转换为文本信号的技术。它涉及到语音信号的处理、文本数据的处理和语音模型的训练等多个方面。语音识别技术可以应用于语音助手、语音输入、语音翻译等多个领域。

1.2 文本分析

文本分析是指对文本数据进行分析和处理的技术。它涉及到文本数据的预处理、分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等多个方面。文本分析技术可以用于信息检索、知识图谱、问答系统等多个领域。

1.3 机器翻译

机器翻译是指将一种语言文本翻译成另一种语言文本的技术。它涉及到自然语言处理、翻译模型和语言模型的训练等多个方面。机器翻译技术可以用于国际交流、跨文化交流、信息检索等领域。

1.4 情感分析

情感分析是指对文本数据进行情感分析，从而了解文本内容的情感倾向的技术。它涉及到文本数据处理、情感识别和文本情感分析等多个方面。情感分析技术可以用于个性化推荐、情感分析、社交媒体等多个领域。

1.5 自然语言生成

自然语言生成是指利用算法和模型生成自然语言文本的技术。它涉及到语言模型的训练、语言生成算法和文本生成多个方面。自然语言生成技术可以用于语言翻译、文本生成、对话系统等多个领域。

2.NLP 的工作原理是什么？

机器学习（ML）是推动当今大多数自然语言处理解决方案的引擎，并将推动它们进一步发展。这些系统使用 NLP 算法来理解词语的使用方式。它们从书籍、短语和惯用语中提取所有信息后，通过 NLP 识别词语和短语之间的模式和关系，来“学习”理解人类语言。通常，在 NLP 应用中，会使用词嵌入等技术将输入文本转换为词向量（一个词的数学表征）。借助此技术，在将句子中的每个词输入到深度学习模型（例如 RNN 、LSTM 或 Transformer）前将其翻译成一组数字，以便理解上下文。神经网络在进行自我训练时，这些数字会随着时间的推移而发生变化，为每个词编码语义和上下文信息等独特属性。这些 DL 模型为特定语言任务（例如下一词语预测和文本摘要）提供适当的输出，这些任务用于生成输出序列。但是，词嵌入等文本编码机制可能会为捕获细微差别带来挑战。例如，bass fish 和 bass player 具有相同的表征。在对长段落进行编码时，它们还可能在结尾丢失掉文章开头获取的上下文。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是深度双向的，能够比其他文本编码机制更好地理解和保留上下文。训练语言模型时，遭遇的一个关键挑战是缺少标记数据。BERT 在无监督任务上接受训练，通常使用书籍语料库、英语维基百科等的非结构化数据集。

GPU：加速 NLP

让计算机理解人类语言及所有细微差别，并做出适当的反应，这是 AI 研究人员长期以来的追求。但是，在采用加速计算的现代 AI 技术出现之前，构建具有真正自然语言处理（NLP）功能的系统是无法实现的。一个由数百个核心组成的 GPU，可以并行处理数千个线程。GPU 已成为训练深度学习模型和执行推理的首选平台，因为它们的性能比纯 CPU 平台高 10 倍。

自然语言处理中近年来不断取得的进步和突破是驱动 NLP 增长的一个因素，其中重要的是部署 GPU 来处理日渐庞大且高度复杂的语言模型。像 BERT 这样基于 NLP Transformer 的深度学习模型不需要按顺序处理连续数据，与 RNN 相比，可以在 GPU 上实现更多的并行化，并减少训练时间。BERT 使用无监督式学习方法的能力、使用预训练模型进行迁移学习的能力，以及使用 GPU 进行加速的能力，均使其在行业中得到广泛应用。对支持 GPU 的模型经过快速训练和优化后，语音辅助应用程序中的响应时间从数十秒缩短到几毫秒。这使得此类计算机辅助交互尽可能地接近“自然”。

3. NLP应用场景

3.1 初创公司

自然语言处理应用在过去十年呈爆炸式增长，因为由 GPU 驱动的递归神经网络的改进提供了性能更好的人工智能。这使得初创公司得以提供语音服务、语言教师和聊天机器人等服务。

3.2 医疗健康

医疗健康面临的困难之一是难以获得。打医生办公室电话并一直等待的情况十分常见，与索赔代表联系可能同样困难。通过实施 NLP 来训练聊天机器人是医疗健康行业的一项新兴技术，可以解决医疗专业人员的短缺问题，并开创与患者的沟通渠道。NLP 的另一个重要的医疗健康应用程序是生物医学文本挖掘（通常称为 BioNLP）。鉴于生物文献数量众多，以及生物医学出版速度不断提高，自然语言处理是一个关键的工具，可以在已发表的研究中提取信息，推动生物医学领域的知识进步。这非常有助于药物研发和疾病诊断。

3.3 金融服务

NLP 是为金融服务公司构建更好的聊天机器人和 AI 助理的关键组成部分。在众多用于基于 NLP 的应用程序的语言模型中，BERT 已成为机器学习领域 NLP 的领军者及语言模型。借助 AI ，NVIDIA 近期打破了 BERT 训练速度的记录，有助于释放未来几年内在线提供的数十亿预期对话式 AI 服务的潜力，使其达到人类水平的理解能力。例如，银行可以使用 NLP 来评估信用记录很少或没有信用记录的客户信誉。

3.4 零售

除了医疗健康外，聊天机器人技术还常用于零售应用程序，能够准确分析客户查询，并生成回复或建议。这可简化客户流程，并提高商店运营效率。NLP 还用于文本挖掘客户反馈和情感分析。