NLP，自然语言处理，属于AI的一部分，你能举例说出生活中应用的场景吗？

就我理解，NLP的应用场景很广，比如以下这些：

信息提取：从指定文本范围中提取出重要信息，例如时间、地点、人物、事件等，可以帮人们节省大量时间成本，且效率更高。比如文摘生成利用计算机自动从原始文献中摘取文字，成果能够完整准确反映出文献的中心内容。

文本生成：根据限定条件或输入内容的不同，进行数据到文本或文本到文本的生成。

智能问答：对一个自然语言表达的问题进行某种程度的分析（例如实体链接、关系式、形成逻辑表达式等），分析完毕后在知识库中查找可能的候选答案，通过排序机智找出最佳的答案进行回复。比如电商行业中广泛应用的自动回复客服，通过回复许多基本而重复的问题，从而过滤掉大量重复问题，使得人工客服能够更好地服务客户。

机器翻译：通过把输入的源语言文本通过自动翻译获得另一种语言的文本，是自然语言处理中最为人所熟知的场景，比如百度翻译、Google翻译等。

文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识通过可视化、交互式界面进行表达。

舆论分析：通过收集和处理海量信息，对网络舆情进行自动化的分析，帮助分析哪些话题是目前的热点，同时对热点的传播路径及发展趋势进行分析判断，以实现及时应对网络舆情。

知识图谱：又称科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。以可视化技术为载体来描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

除此之外，NLP还可以用来做情感分析、语音识别和生成、信息过滤、信息检索等。

NLP的目标是弥补人类交流和计算机理解之间的差距，最终实现计算机在理解自然语言上像人类一样智能。未来，NLP的发展将会使人工智能可以逐渐面对更加复杂的情况、解决更多的问题。

自然语言处理适用于智能问答系统、舆情分析、内容推荐、翻译等场景。

• 智能问答系统

  通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。

• 舆情分析

  通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、舆论导向，进行话题发现、趋势发现、舆情分析等。多维度分析情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握舆情动态。

• 内容推荐

  通过关键词提取、短文本相似度等技术，提取关键语义信息，精准匹配出语义相似的内容，从而快速构建内容推荐场景。

• 翻译

  通过文本语言分析，精准翻译语句内容，从而帮助用户跨语言沟通。

请参考：https://support.huaweicloud.com/productdesc-nlp/nlp_04_0002.html

1. 词法分析（分词、词性、实体）：

– 算法：基于Bi-LSTM-CRF算法体系，以及丰富的多领域词表

– 应用：优酷、YunOS、蚂蚁金服、推荐算法、资讯搜索等

2. 句法分析（依存句法分析、成分句法分析）：

– 算法：Shift-reduce，graph-based，Bi-LSTM

– 新闻领域、商品评价、商品标题、搜索Query

– 应用：资讯搜索、评价情感分析

3. 情感分析（情感对象、情感属性、情感属性关联）：

– 算法：情感词典挖掘，属性级、句子级、篇章级情感分析

– 应用：商品评价、商品问答、品牌舆情、互联网舆情

4. 句子生成（句子可控改写、句子压缩）：

– 算法：Beam Search、Seq2Seq+Attention

– 应用：商品标题压缩，资讯标题改写，PUSH消息改写

5. 句子相似度（浅层相似度、语义相似度）：

– 算法：Edit Distance，Word2Vec，DSSM

– 应用：问大家相似问题、商品重发检测、影视作品相似等

6. 文本分类/聚类（垃圾防控、信息聚合）：

– 算法：ME，SVM，FastText

– 应用：商品类目预测、问答意图分析、文本垃圾过滤、舆情聚类、名片OCR后语义识别等

7. 文本表示（词向量、句子向量、篇章向量、Seq2Seq）：

– Word2Vec、LSTM、DSSM、Seq2Seq为基础进行深入研究

8. 知识库

– 数据规模：电商同义词，通用同义词，电商上下位，通用上下位，领域词库（电商词、娱乐领域词、通用实体词），情感词库

– 挖掘算法：bootstrapping，click-through mining，word2vec，k-means，CRF

– 应用：语义归一、语义扩展、Query理解、意图理解、情感分析

9. 语料库

– 分词、词性标注数据，依存句法标注数据

• NLP经典应用场景

• 
  

• 1、问答系统 智能客服

• 2、情感分析

• 3、机器翻译（seq2seq + Attention）

• 4、文本自动摘要 TextSummarization

• 5、聊天机器人 （闲聊的 or 目标导向的task oriented） 订机票任务等

• 6、信息抽取 information Extraction