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深度神经网络的快速发展使机器学习成为广泛关注的领域，而自然语言处理（NLP）尤为引人注目。ThoughtWorks正在探索NLP技术的商业化应用，比如对话机器人和特定领域的机器翻译等。鉴于NLP的重要性及其近年来的迅速发展，它已经成为热门话题之一。对于专业人士而言，他们经常讨论词向量、LSTM和注意力机制等技术。然而，对于非NLP专家，我们应探讨什么内容？或者我们应该学习哪些知识？本文将从实际应用的角度总结NLP能够实现的功能，以及它在未来可能带来的潜在影响，帮助大家初步了解NLP技术。

NLP能做什么？

语音助手

人类研究语音助手已超过数十年，它们在科幻电影中也常有体现。直到2011年，苹果公司推出Siri，这种神秘工具才受到大众关注。此后，亚马逊的Alexa、谷歌助手和微软的Cortana等相继问世。早期的语音助手功能有限，很少有人使用。然而，经过多年发展，现在的语音助手已经能够很好地处理天气查询、信息检索、日程管理、播放音乐等简单任务。部分语音助手还具备声纹识别功能，提高了安全性。如果你最近没有使用过这些语音助手，我强烈建议你试一试！

尽管NLP在语音助手的应用中发挥了关键作用，但单靠NLP仍不足以支撑如此复杂的系统。语音助手不仅需要NLP技术，还需要许多其他非NLP技术的支持。创建一个完整的语音助手需要大量资源，这是一项门槛较高的工作。

基于文本分类的应用

文本分类是指将非结构化的文本数据划分到预先定义的标签类别中，这是NLP技术的重要分支，许多其他技术都依赖于此。由于分类任务不同，标签的定义也会有所不同。例如，在用户评论分析中，标签可以定义为“负面”、“中性”和“正面”；而在酒店评论分析中，则可以定义为“服务好”、“环境好”或“环境差”。

由于标签体系灵活多变，文本分类技术被广泛应用在多个领域，包括但不限于： - 垃圾邮件检测：通过文本分类技术来过滤垃圾邮件。 - 新闻自动分类：自动将新闻分类展示，提高分类效率和用户体验。 - 用户情感分析：通过对用户评论进行分类（如满意或不满意），了解用户对商家的态度。此方法已在许多点评应用中得到应用。 - 文档自动标签和SEO优化：通过文档分类获取新闻或网页标签，将其添加到网站头部，有助于优化搜索引擎排名。

基于命名实体识别的应用

命名实体识别的目标是在文本中定位预定义的分类实体，如人名、组织名称、地名、日期、时间、数量等。以下通过一个具体例子来说明：

原文：

“Jim买了300股Acme公司的股票，购买时间是2006年。”

标注后：

“Jim买了300股Acme公司，购买时间是2006年。”

命名实体识别也有许多应用场景： - 新闻标注：不同于文本分类，这里可以使用命名实体识别技术将文章中涉及的人物和地点以标签形式标注，方便用户检索。 - 搜索引擎：利用命名实体识别技术从网页中抽取实体，提高搜索效率和准确度。 - 从商品描述中自动提取商品类别和品牌：提高商品上架效率。例如，在咸鱼等平台上，已经实现了类似功能。 - 工具易用性提升：例如从短信或邮件中提取时间和地点等实体，实现一键创建日历或地图导航等功能。

其他应用

除了上述分类之外，NLP还可以实现很多令人惊叹的功能： - 机器翻译：机器翻译是另一个广为人知的NLP应用，也是最早商业化的NLP应用之一。金山快译曾是机器翻译市场上的佼佼者。随着深度神经网络在机器翻译领域的成功应用，现在的机器翻译已经具备很高的实用性。谷歌翻译已率先在消费环境中部署了基于深度神经网络的翻译工具，是该领域的典范。 - 拼写检查：包括单词拼写检查和句子语法检查。拼写检查在搜索引擎中得到广泛应用。当你在百度搜索“自然寓言处理”时，百度会自动显示“自然语言处理”的相关结果。拼写检查也广泛应用于各种文字处理系统。

NLP未来可能实现的功能

上面介绍了很多已经相对成熟的NLP应用案例。以下是几种我认为目前尚不够成熟但具有巨大潜力的技术： - 句子和段落相似性检测：虽然词的相似度检测已经较为成熟，但句子和段落的相似性检测仍在研究中。相似性检测有广泛的应用前景，可用于解决问答论坛上的重复问题和文章抄袭问题。 - 自动文本摘要：即为文章生成简短的总结段落。在信息爆炸的时代，自动文本摘要技术具有巨大的潜力。 - 自动问答：该技术的价值不言而喻，但目前的问答机器人只能在特定领域回答简单问题，通用型问答机器人尚未实现。谷歌的Inbox应用已经开始提供邮件快速回复功能（根据邮件内容自动生成三个可能的回复供用户选择）。尽管当前生成的回复较短，但已具有一定实用性。

总结

本文介绍了几种NLP技术和应用场景。然而，NLP技术的应用范围远不止这些。结合音频处理、图像处理等技术，还可以产生诸如视频字幕生成、图片描述生成等有趣的应用。只要有语言存在，NLP的应用就充满无限可能性。正是由于NLP技术的广泛适用性，越来越多的企业开始关注并在其基础上构建各种智能系统，为我们的生活带来更多便利。

思考一下，NLP技术能为你目前接触的业务带来哪些价值？