自然语言数据分析NLA的发展简史

技术创新已成为企业竞争中的主导内容，已逐渐替代商品和价格，成为各国、地区、企业参与经济竞争和市场竞争的重要手段。近期，Smartbi获得了一项发明专利——自然语言分析（NLA）。

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NLA是什么？自然语言分析，简称NLA，是以NLP为基础，将处理结果运用到数据分析软件，最后利用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单地说，NLA使用户通过自然语言迅速获取分析数据。

下面来说说NLP。

一、概念

自然语言处理，即NLP是指利用计算机来处理、理解和使用人类语言。自然语言是人类区别其它生物的本质特征，没有了语言，就没有人类的思维。因此 NLP就是人工智能的最终目标。这意味着，想要真正地达到智能，计算机必须拥有能够处理自然语言的功能。

从技术上讲， NLP包括序列标注、任务分类、句子关系判断和产生任务等。NLP在实际应用中有着广阔的应用前景，包括机器翻译，信息检索，信息抽取和过滤，文本分类和聚类，舆论分析，意见挖掘等。

NLP的出现与机器翻译息息相关。当“人工智能”被正式提出的时候，它的创立者们将电脑下棋和机器翻译当作了两项重要的工作，他们相信，如果国际象棋系统战胜了人类的冠军，并且让机器翻译系统达到了人类的水平，那么人工智能就会获得成功。IBM的深蓝超级电脑于1997年击败世界棋王卡斯帕罗夫。但至今为止，机器翻译还不能与人类的翻译水平相提并论，可见 NLP的难度有多大！

二、发展趋势

目前，以自然语言处理为研究对象的研究有两种，一种是以规则为基础的理性主义，一种是以统计学为基础的实证研究。理性主义认为，人类的语言主要是通过语言规则来产生和表达，所以如果人们能够可以通过恰当的表达方式来表示人类的语言，就能实现翻译语言等 NLP任务。而经验主义则主张从语言资料中获得语言统计知识，并对其进行有效的统计建模。所以，只要有足够的统计资料，就可以听懂人类的语言。但是，在现实世界中，两者都存在着诸多的不确定性。比如，人类语言在现实使用过程中存在噪声。理性主义方法最大的缺点是一旦偏离规则，就无法有效处理。而经验主义的研究方法，由于无法获得大量的语言资料来进行统计学习，所以也不可能完全了解人类的语言。自二十世纪80年代起，以语言规律为基础的理性主义方法遭到了越来越多的质疑，大量的语言数据处理已经成为当前和今后的一个重要课题。在自然语言处理中，计算机自动学习已成为人们关注的焦点。