自然語言處理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一個分支，它會教計算機如何理解口頭和書面形式的人類語言。自然語言處理將計算語言學與機器學習和深度學習相結合來處理語音和文本數據，這些數據也可以與其他類型的數據一起用于開發智能工程系統。

自然語言處理 NLP 的工作原理

自然語言處理旨在將非結構化語言數據轉換為計算機可用于解釋語音和文本數據的結構化格式，發現和可視化大型數據集中的復雜關系，并生成新的語言數據。

原始的人類語言數據可以來自各種數據源，包括音頻信號、Web 和社交媒體、文檔及數據庫。這些數據包含有價值的信息，如語音命令、公眾對話題的情緒、運營數據和維護報告。自然語言處理可以合并和簡化這些大型數據源，通過可視化和主題模型將它們轉換為有意義的信息。

自然語言處理將計算語言學與 AI 建模相結合以解釋語音和文本數據。

為了對語音數據執行自然語言處理，需要檢測到音頻段中存在的人類語音，執行語音到文本轉錄，并對生成的文本應用文本挖掘和機器學習方法。

自然語言處理的數據準備

在自然語言處理中，用于將文本從非結構化格式轉換為結構化格式的一些方法如下：

分詞：通常，這是自然語言處理中文本處理的第一步。它指將文本拆分成若干句子或字詞。

詞干提取：這種文本標準化方法通過刪除單詞的詞綴將單詞簡化為其詞根形式。它基于簡單的啟發式規則，可能會產生在字典中不存在的單詞形式。

詞形還原：這種復雜的文本標準化方法使用詞匯和詞法分析來刪除單詞的詞綴。例如，“building has floors”簡化為“build have floor”。

Word2vec：在字詞嵌入方法中，最常見的實現方法是 Word2vec。該方法將字詞的分布式表示創建為數值向量，以捕獲字詞的語義和字詞之間的關系。

N 元分詞建模：一個 n 元分詞是文本文檔中由 n 個連續項組成的一個集合，可能包括字詞、數字、符號和標點符號。在涉及字詞序列的自然語言處理應用中，例如情緒分析、文本分類和文本生成等應用，N 元分詞模型可能非常有用。

AI 助力自然語言處理

基于語言數據訓練的 AI 模型可以識別模式并預測句子中的后續字詞。要構建自然語言處理模型，您可以使用經典的機器學習算法，如邏輯回歸或決策樹，也可以使用深度學習架構，如卷積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN) 和自編碼器。例如，您可以使用 CNN 對文本進行分類，而使用 RNN 生成字符序列。

作為一種深度學習模型，變換器模型徹底改變了自然語言處理的方式，它們是 BERT 和 ChatGPT 等大型語言模型 (LLM) 的基礎。變換器旨在跟蹤順序數據中的關系。這些變換器依靠自注意力機制來捕獲輸入與輸出之間的全局依賴關系。

在自然語言處理的背景下，這使得 LLM 可以捕獲在自然語言中存在的長期相關性、字詞之間的復雜關系和細微差別。LLM 可以并行處理所有字詞，從而可加快訓練和推斷速度。

與其他預訓練深度學習模型類似，預訓練 LLM 可用于執行遷移學習，以解決自然語言處理中的特定問題。例如，您可以微調日語文本的 BERT 模型。

自然語言處理 NLP 為何重要

自然語言處理會教計算機理解和生成人類語言。自然語言處理的應用非常廣泛，而且隨著 AI 技術的發展，其應用范圍也日漸擴大，涵蓋日常任務和高級工程工作流等。

自然語言處理中的常見任務有語音識別、說話者識別、語音增強和命名實體識別。自然語言理解 (NLU) 是自然語言處理的一個分支，您可以在其中使用語音和文本的語法和語義分析來提取句子的含義。NLU 任務包括文檔分類和情緒分析。

說話者識別和情緒分析是自然語言處理中的常見任務。

自然語言生成 (NLG) 是自然語言處理的另一個分支，其中包括計算機用于在給定數據輸入的情況下產生文本響應的各種方法。雖然 NLG 最初是基于模板的文本生成方式，但隨著 AI 技術的發展，實時動態生成文本已成為可能。NLG 任務包括文本提要和機器翻譯。

自然語言處理及其分支。

自然語言處理應用于金融、制造、電子、軟件、信息技術和其他行業，例如：

自動根據情緒（正面或負面）對評論進行分類

統計文檔中字詞或短語的頻率并執行主題建模

自動對錄制的語音進行標注和標記

根據傳感器和文本日志數據制定預測性維護計劃

自動執行需求形式化和合規性檢查

使用 MATLAB 進行自然語言處理 NLP

MATLAB 使您能夠創建從數據準備到部署的自然語言處理工作流。使用 Deep Learning Toolbox 或 Statistics and Machine Learning Toolbox 和 Text Analytics Toolbox，您可以對文本數據執行自然語言處理。同樣，使用 Audio Toolbox，您可以對語音數據執行自然語言處理。

自然語言處理的擴展工作流。

數據準備

您可以使用低代碼 App 來預處理語音數據以進行自然語言處理。信號分析器可用于探查和分析數據，而信號標注器可自動標注真值。您可以使用提取音頻特征來提取特定于域的特征并執行時頻變換。然后，您可以使用 speech2text 函數將語音轉錄為文本。

您一旦具備要應用自然語言處理的文本數據，就可以通過預處理文本數據實時編輯器任務，以交互方式將非結構化語言數據變換為結構化格式并清洗數據。您也可以使用內置函數以編程方式準備 NLP 數據。

使用詞云和散點圖，您還可以可視化用于自然語言處理的文本數據和模型。

詞云：展示對工廠報告中的原始文本數據和清洗后文本數據應用詞頻分析的結果。

AI 建模

您可以訓練多種類型的機器學習模型來執行分類或回歸任務。例如，您只需使用幾行 MATLAB 代碼即可創建和訓練長短期記憶網絡 (LSTM)。您還可以使用深度網絡設計器創建和訓練深度學習模型，并使用準確度、損失和驗證度量等繪圖監控模型訓練過程。

深度網絡設計器，用于以交互方式構建、可視化、編輯和訓練 NLP 網絡。

與其從頭開始創建深度學習模型，不如使用預訓練模型。您可以將預訓練模型直接應用于您的自然語言處理任務，也可以根據該任務對預訓練模型進行調整。借助 MATLAB，您可以從 MATLAB 深度學習模型中心訪問預訓練網絡。例如，您可以使用 VGGish 模型從音頻信號中提取特征嵌入，使用 wav2vec 模型進行語音到文本轉錄，而使用 BERT 模型進行文檔分類。您還可以使用 importNetworkFromTensorFlow 或 importNetworkFromPyTorch 函數從 TensorFlow 或 PyTorch 導入模型。