我们正在学习很多关于 ChatGPT 和大型语言模型 （LLM） 的知识。自然语言处理一直是一个有趣的话题，这个话题目前正在人工智能和技术界掀起风暴。是的，像 ChatGPT 这样的 LLM 帮助了他们的成长，但了解这一切的来源不是很好吗？因此，让我们回到基础——自然语言处理。
自然语言处理是人工智能的一个子领域，它是计算机通过语音和文本的方式像我们人类一样检测和理解人类语言的能力。自然语言处理有助于模型处理、理解和输出人类语言。自然语言处理 的目标是弥合人类与计算机之间的沟通鸿沟。
自然语言处理模型通常在下一个单词预测等任务上进行训练，这使它们能够构建上下文依赖关系，然后能够生成相关的输出。
自然语言基础
自然语言处理的基础围绕着能够理解人类语言的不同元素、特征和结构。想想你试图学习一门新语言的时候，你必须理解它的不同元素。或者如果你还没有尝试学习一门新语言，也许去健身房学习如何深蹲——你必须学习如何正确完成动作的要素。
自然语言是我们人类相互交流的方式。当今世界上有超过7100多种语言。
自然语言有一些关键的基本要素：
语法—这是指单词排列的规则和结构，以创建一个句子。
语义—这是指语言中单词、短语和句子背后的含义。
形态学—这是指对单词的实际结构以及它们如何由称为语素的较小单元形成的研究。
语音学—这是指研究语言中的声音，以及如何将不同的单元组合在一起以组合单词。
语用学—这是对语境如何在语言解释中发挥重要作用的研究，例如语气。
语篇学—这是语言语境与思想如何形成句子和对话之间的联系。
语言习得—这是人类学习和发展语言技能的方式，例如语法和词汇。
语言变体—语言变体-这关注的是不同地区、社会群体和环境中使用的7100多种语言。
歧义—这是指具有多种解释的单词或句子。
多义词—这是指具有多种相关含义的词。
正如你所看到的，自然语言有各种关键的基本元素，所有这些都用于指导语言处理。
NLP的关键要素
现在我们知道了自然语言的基本原理，它在自然语言处理中如何使用呢？有各种各样的技术被用来帮助计算机理解、解释和生成人类语言。它们包括：
标记化—这是指将段落和句子分解或拆分成更小的单元，以便可以很容易地定义它们用于NLP模型的过程。原始文本被分解为更小的单元，称为令牌。
词性标记—这是一种涉及将语法类别（例如名词、动词和形容词）分配给句子中的每个标记的技术。
命名实体识别(NER)—这是另一种识别和分类命名实体的技术，例如，文本中的人员姓名、组织、地点和日期。
情感分析—这是一种分析一段文本中表达的情绪的技术，例如，它是积极的、消极的还是中性的。
文本分类—这是一种将不同类型文档中的文本根据其内容分类为预定义类或类别的技术。
语义分析—这是一种分析单词和句子的技术，通过上下文和单词之间的关系来更好地理解所说的内容。
单词嵌入—这是指将单词表示为向量，以帮助计算机理解和捕获单词之间的语义关系。
文本生成—是指计算机可以根据现有文本数据的学习模式创建类似人类的文本。
机器翻译—这是将文本从一种语言翻译成另一种语言的过程。
语言建模—这是一种综合考虑以上所有工具和技术的技术。这是构建可以预测序列中下一个单词的概率模型。
如果你以前处理过数据，你知道一旦你收集了数据，你就需要将其标准化。标准化数据是指你将数据转换为计算机可以轻松理解和使用的格式。
自然语言处理也是如此。文本标准化是将文本数据清理和标准化为一致的格式的过程。你希望格式没有太多或没有变化和噪音。这使得NLP模型能够更有效、更准确地分析和处理语言。
NLP是如何工作的？
在将任何内容引入NLP模型之前，您需要了解计算机并了解它们只能理解数字。因此，当您拥有文本数据时，您需要使用文本矢量化将文本转换为机器学习模型可以理解的格式。
请看下图：
一旦文本数据以机器能够理解的格式向量化，NLP机器学习算法将被提供训练数据。这些训练数据有助于NLP模型理解数据、学习模式并建立有关输入数据的关系。
还会使用统计分析和其他方法来构建模型的知识库，其中包含文本的特征、不同特征等等。它基本上是他们大脑的一部分，已经学习并存储了新信息。
在训练阶段，输入这些NLP模型的数据越多，模型就越准确。一旦模型经过训练阶段，它就会在测试阶段接受测试。在测试阶段，您将看到模型使用看不见的数据预测结果的准确性。未知数据对模型来说是新数据，因此它必须使用其知识库进行预测。
NLP应用
现在你更好地了解了自然语言的基本原理，NLP的关键要素以及它是如何工作的。
以下是当今社会中NLP的应用：
情感分析
文本分类
语言翻译
聊天机器人和虚拟助手
语音识别
信息检索
命名实体识别(NER)
主题建模
文本摘要
语言生成
垃圾邮件检测
问答
语言建模
虚假新闻检测
医疗保健和医疗NLP
金融分析
法律文件分析
情绪分析
总结
近年来，NLP方面有很多新发展，正如你可能已经知道的那样，ChatGPT和大型语言模型等聊天机器人层出不穷。了解NLP对任何人都非常有益，尤其是那些进入数据科学和机器学习领域的人。
