每位数据科学家都应了解的 6 种 NLP 技术

自然语言处理 (NLP) 彻底改变了许多行业的商业分析，现在是新技术发展的关键组成部分。NLP 的应用实例随处可见。然而，在当今竞争激烈的市场中，你的公司能否成功在很大程度上取决于你如何有效地运用自然语言处理。

本文旨在为改进 NLP 技术提供建议，并指导您如何在瞬息万变的现代商业世界中应对挑战。无论您是想直接深入研究特定的自然语言处理方法，还是想自行阅读全文，优化这些流程对于简化公司的运营都至关重要。

什么是自然语言处理 (NLP)?

它使得计算机能够阅读、理解、评估和提取人类语言和书面文本中的宝贵数据。NLP 本质上是数据科学的一个子领域，专注于训练计算机像人类一样处理和理解基于文本的交互。

这一主题带来了独特的开发挑战，对于弥合数据科学与人类语言之间的鸿沟至关重要。与 Java 或 Python 等结构化且清晰的编程语言不同，人类的口语语言本质上是模糊的，并且会根据地区或社会差异而变化。因此，教会计算机理解自然语言是一项艰巨的任务。

为什么自然语言处理很重要?

试想一下，如果您试图使用您不熟悉的语言使用您组织提供的软件；NLP 可以充当翻译器为您提供帮助。它接收您提供的人类输入，进行重新排列，然后用您的程序可以理解的语言进行表达。

为什么这会让你担心？有效的沟通至关重要，NLP 软件对于改进公司运营以及最终改进客户体验至关重要。NLP 正在改变计算机理解和与人类语言互动的方式，提高了技术在各种行业的可用性。让我们探讨数据科学中六种广泛使用的自然语言处理 (NLP) 方法。

数据科学的 6 种顶级 NLP 方法

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子领域，它关注计算机与人类语言的交互。由于当今可用的文本数据量巨大，NLP 已成为数据科学家不可或缺的一部分。以下六种核心 NLP 方法是每位数据科学家都应具备的关键信息

1. 分词
   将文本分割成称为“标记”的更小单元——单个单词、短语或符号——的过程称为分词。在自然语言处理 (NLP) 中，这是至关重要的一个步骤，因为它为机器翻译、情感分析和文本分析等任务奠定了基础。分词可以很简单，比如在单词之间添加空格，也可以很复杂，比如使用特殊字符和标点符号。
2. 停用词移除
   在 NLP 中，像“the”、“and”、“is”、“in”等常见词被称为“停用词”，它们经常大量出现但不能传达任何有意义的信息。移除停用词是减少文本数据噪音并使其更易于分析的关键预处理步骤。像 NLTK (Natural Language Toolkit) 这样的库为多种语言指定了停用词列表。
3. 词形还原和词干提取
   有两种方法可以减少单词到它们的基数形式：词形还原和词干提取。此过程有助于降低文本数据的维度并合并相关的短语。虽然词干提取涉及删除前缀或后缀以获得词根形式（例如，“running”变为“run”），但词形还原使用更复杂的语言技术来获得基本形式（例如，“better”变为“good”）。
4. 命名实体识别 (NER)
   命名实体识别 (NER) 是一种用于在文本中查找和分类特定术语和名称的技术，例如个人姓名、组织、地点和日期。它对于情感分析、文档分类和信息提取等任务至关重要。复杂的 NER 模型可以识别各种语言和学科中的这些实体。
5. 词嵌入
   可以使用 Word2Vec、GloVe 和 FastText 技术将单词表示为向量空间。如果这些表示能够捕获单词之间的语义关系，那么机器人就可以理解文本的上下文和含义。词嵌入对于许多 NLP 任务至关重要，包括情感分析、文档分类和机器翻译。
6. 情绪分析
   情感分析（也称为意见挖掘）的目的是查找文档中的态度或情感。文本被分为三类：积极、消极和中性。此技术可用于管理品牌声誉、监控社交媒体和审查客户评论。

结论

就自然语言处理这一主题而言，这六种 NLP 方法仅仅是一个开始。掌握这些基本方法是开始在您的数据科学项目中使用语言并处理文本数据的有效方法的关键一步。NLP 的研究是一个充满活力且不断发展的领域。