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nlp算法基于什么（nlp算法基于什么技術(shù)）

發(fā)布時間：2023-04-13 12:21:10 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 70

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于nlp算法基于什么的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、nlp算法判斷是不是胡亂輸入
2、請問大數(shù)據(jù)、機器學習、NLP、數(shù)據(jù)挖掘都有什么區(qū)別和聯(lián)系？
3、nlp cv ml dm都是什么
4、微軟小冰nlp知識庫

nlp算法基于什么（nlp算法基于什么技術(shù)）

一、nlp算法判斷是不是胡亂輸入

不是。該種算法不是胡亂輸入的。nlp算法是自然語言處理算法。自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。

二、請問大數(shù)據(jù)、機器學習、NLP、數(shù)據(jù)挖掘都有什么區(qū)別和聯(lián)系？

無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機器學習都正在慢慢取代我們作為現(xiàn)代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智能也將成為每個增長業(yè)務(wù)的一部分，越來越多的人熟悉大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析和機器學習等技術(shù)術(shù)語，并使用它們來解決復(fù)雜的分析問題。

通過處理足夠的數(shù)據(jù)，公司可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來發(fā)現(xiàn)，理解和分析數(shù)據(jù)庫中復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)。機器學習是大數(shù)據(jù)分析的一部分，它使用算法和統(tǒng)計信息來理解提取的數(shù)據(jù)。盡管大數(shù)據(jù)分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經(jīng)常將二者混淆為同一技術(shù)的一部分。本文章旨在探討大數(shù)據(jù)分析與機器學習之間的區(qū)別及其適用性。

了解大數(shù)據(jù)分析

設(shè)想一個場景，要求您使用技術(shù)并解決迫在眉睫的業(yè)務(wù)問題。你將從哪里開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數(shù)據(jù)分析適合的地方!

大數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的廣泛研究。它用于通過算法開發(fā)，數(shù)據(jù)推斷來分析和處理數(shù)據(jù)，以簡化復(fù)雜的分析問題并提取信息。大數(shù)據(jù)分析與機器學習之間的區(qū)別與聯(lián)系您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產(chǎn)品后，如何在YouTube或Netflix上觀看節(jié)目時在屏幕上彈出同一產(chǎn)品的多個廣告?這就是大數(shù)據(jù)分析為您所做的工作!簡而言之，大數(shù)據(jù)分析使用流式和原始格式的數(shù)據(jù)來產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值。

nlp算法基于什么（nlp算法基于什么技術(shù)）

大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所需的技能

為了探索大數(shù)據(jù)分析的職業(yè)前景，這里有一些必需的技能：

數(shù)學專長

數(shù)據(jù)有多個方面，包括相關(guān)性，紋理和維度，需要以數(shù)學或統(tǒng)計方式表示。為了構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和借出數(shù)據(jù)見解，必須具備數(shù)學方面的專業(yè)知識。

黑客技術(shù)專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們并不是要闖入某人的計算機。從本質(zhì)上講，這意味著您需要發(fā)揮自己的才智和創(chuàng)造力來操縱技術(shù)知識并找到解決方案，以為企業(yè)構(gòu)建想法和產(chǎn)品。

三、nlp cv ml dm都是什么

分別是圖像和文本兩條支線的技術(shù)棧。最大的區(qū)別還是你需要面對的數(shù)據(jù)形式不同。數(shù)字圖像的話通常你要處理矩陣（matrix）和頻率等數(shù)據(jù)。文本上你要面對序列（time-based）和語義等形式的數(shù)據(jù)。雖然算法和路徑，還有優(yōu)化方法會有很多共通之處，但是因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和建?；诘臄?shù)據(jù)的形式不同，cv和nlp還是有很多壁壘和代溝。然后換一個角度來說，應(yīng)用場景還有職業(yè)發(fā)展路線，和所銜接的行業(yè)，也會很不同。

四、微軟小冰nlp知識庫

1.微軟小冰的工作原理

微瘋客我為你回答，類似小冰這樣的產(chǎn)品說簡單也簡單，說復(fù)雜也復(fù)雜。

單純從外面看你會覺得小冰與去年人人網(wǎng)上流行的小黃雞類似，但在技術(shù)實現(xiàn)上有本質(zhì)的差異。此類應(yīng)用的大致流程都是：用戶輸入一段話（不一定只是單詞）->后端語義引擎對用戶輸入的語句進行語義解析->推斷用戶最可能的意圖->調(diào)用對應(yīng)的知識庫、應(yīng)用、計算引擎->返回結(jié)果給用戶。

1、最初級的實現(xiàn)方法：關(guān)鍵詞匹配建一個關(guān)鍵詞詞庫，對用戶輸入的語句進行關(guān)鍵詞匹配，然后調(diào)用對應(yīng)的知識庫。此種方式入門門檻很低，基本上是個程序員都能實現(xiàn)，例如現(xiàn)在微信公眾平臺的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過濾就是此類。

但此種方式存在諸多問題，例如：a、由于是關(guān)鍵詞匹配，如果用戶輸入的語句中出現(xiàn)多個關(guān)鍵詞，此時由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重（與知識庫的關(guān)鍵詞對比）等等問題，此時關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長了b、不存在對用戶輸入語句語義的理解，導(dǎo)致會出現(xiàn)答非所問的現(xiàn)象。當然在產(chǎn)品上對回答不上的問題就采用賣萌的方式來規(guī)避掉。

c、基本上無自學習能力，規(guī)則只能完全由人工維護，且規(guī)則基本是固定死的。d、性能、擴展性較差。

還是上面的一句話中包含多個關(guān)鍵詞的例子，采用普通程序語言來做關(guān)鍵詞匹配，性能奇差。即便采用一些文本處理的算法來做（例如Double-array trie tree），也很難滿足大規(guī)模場景需求。

2、稍微高級點的實現(xiàn)方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然語言處理（NLP）等技術(shù)來實現(xiàn)相對于1的關(guān)鍵詞匹配，此種實現(xiàn)方法要解決的核心的問題可以大致理解為：根據(jù)一段短文本（例如用戶問的一句話）的語義，推測出用戶最可能的意圖，然后從海量知識庫內(nèi)容中找出相似度最高的結(jié)果。具體技術(shù)實現(xiàn)就不細說了。

舉一個很粗糙的例子來簡單說一下此種實現(xiàn)方法處理的思路（不嚴謹，只是為了說明思路）。假如用戶問：北京后天的溫度是多少度？如果采用純搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不盡相同，但可參考此思路），此時實際流程上分成幾步處理：1、對輸入語句分詞，得到北京、后天、溫度3個關(guān)鍵詞。

分詞時候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫，“北京”符合預(yù)先建好的城市庫、“后天”符合日期庫、“溫度”符合氣象庫2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的規(guī)則。假定在規(guī)則庫中有一條天氣的規(guī)則：城市庫+日期庫+氣象庫，從而大致可以推測用戶可能想問某個地方某天的天氣。

3、對語義做具體解析，知道城市是北京，日期是后天，要獲取的知識是天氣預(yù)報4、調(diào)用第三方的天氣接口，例如中國天氣網(wǎng)-專業(yè)天氣預(yù)報、氣象服務(wù)門戶的數(shù)據(jù)5、將結(jié)果返回給用戶以上例子其實很粗糙，實際上還有諸多問題沒提到：語義上下文、語義規(guī)則的優(yōu)先級等等。例如用戶上一句問：北京后天的溫度是多少度？下一句問：后天的空氣質(zhì)量呢？這里實際上還涉及語義上下文、用戶歷史喜好數(shù)據(jù)等等諸多問題。

此種處理方法存在的最大問題：規(guī)則庫還主要依賴于人工的建立，雖然有一定的學習能力，但自我學習能力還是較弱?？梢越柚恍┯?xùn)練算法來完善規(guī)則，但效果并不是很好。

而這也是目前流行的深度挖掘技術(shù)所擅長的。3、當下時髦且高級的玩法：基于深度挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)這是cornata、google now等后端的支撐技術(shù)，至于小冰，感覺應(yīng)該是以2為主+部分領(lǐng)域知識的深度挖掘。

并非原創(chuàng)，轉(zhuǎn)自zhi hu。

2.微軟小冰的工作原理

微瘋客我為你回答，

類似小冰這樣的產(chǎn)品說簡單也簡單，說復(fù)雜也復(fù)雜。單純從外面看你會覺得小冰與去年人人網(wǎng)上流行的小黃雞類似，但在技術(shù)實現(xiàn)上有本質(zhì)的差異。

此類應(yīng)用的大致流程都是：用戶輸入一段話（不一定只是單詞）->；后端語義引擎對用戶輸入的語句進行語義解析->；推斷用戶最可能的意圖->；調(diào)用對應(yīng)的知識庫、應(yīng)用、計算引擎->；返回結(jié)果給用戶。

1、最初級的實現(xiàn)方法：關(guān)鍵詞匹配

建一個關(guān)鍵詞詞庫，對用戶輸入的語句進行關(guān)鍵詞匹配，然后調(diào)用對應(yīng)的知識庫。

此種方式入門門檻很低，基本上是個程序員都能實現(xiàn)，例如現(xiàn)在微信公眾平臺的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過濾就是此類。

但此種方式存在諸多問題，例如：

a、由于是關(guān)鍵詞匹配，如果用戶輸入的語句中出現(xiàn)多個關(guān)鍵詞，此時由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重（與知識庫的關(guān)鍵詞對比）等等問題，此時關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長了

b、不存在對用戶輸入語句語義的理解，導(dǎo)致會出現(xiàn)答非所問的現(xiàn)象。當然在產(chǎn)品上對回答不上的問題就采用賣萌的方式來規(guī)避掉。

c、基本上無自學習能力，規(guī)則只能完全由人工維護，且規(guī)則基本是固定死的。

d、性能、擴展性較差。還是上面的一句話中包含多個關(guān)鍵詞的例子，采用普通程序語言來做關(guān)鍵詞匹配，性能奇差。即便采用一些文本處理的算法來做（例如Double-array trie tree），也很難滿足大規(guī)模場景需求。

2、稍微高級點的實現(xiàn)方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然語言處理（NLP）等技術(shù)來實現(xiàn)

相對于1的關(guān)鍵詞匹配，此種實現(xiàn)方法要解決的核心的問題可以大致理解為：根據(jù)一段短文本（例如用戶問的一句話）的語義，推測出用戶最可能的意圖，然后從海量知識庫內(nèi)容中找出相似度最高的結(jié)果。

具體技術(shù)實現(xiàn)就不細說了。舉一個很粗糙的例子來簡單說一下此種實現(xiàn)方法處理的思路（不嚴謹，只是為了說明思路）。

假如用戶問：北京后天的溫度是多少度？

如果采用純搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不盡相同，但可參考此思路），此時實際流程上分成幾步處理：

1、對輸入語句分詞，得到北京、后天、溫度3個關(guān)鍵詞。分詞時候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫，“北京”符合預(yù)先建好的城市庫、“后天”符合日期庫、“溫度”符合氣象庫

2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的規(guī)則。假定在規(guī)則庫中有一條天氣的規(guī)則：城市庫+日期庫+氣象庫，從而大致可以推測用戶可能想問某個地方某天的天氣。

3、對語義做具體解析，知道城市是北京，日期是后天，要獲取的知識是天氣預(yù)報

4、調(diào)用第三方的天氣接口，例如中國天氣網(wǎng)-專業(yè)天氣預(yù)報、氣象服務(wù)門戶的數(shù)據(jù)

5、將結(jié)果返回給用戶

以上例子其實很粗糙，實際上還有諸多問題沒提到：語義上下文、語義規(guī)則的優(yōu)先級等等。

例如用戶上一句問：北京后天的溫度是多少度？下一句問：后天的空氣質(zhì)量呢？這里實際上還涉及語義上下文、用戶歷史喜好數(shù)據(jù)等等諸多問題。

此種處理方法存在的最大問題：規(guī)則庫還主要依賴于人工的建立，雖然有一定的學習能力，但自我學習能力還是較弱。可以借助一些訓(xùn)練算法來完善規(guī)則，但效果并不是很好。而這也是目前流行的深度挖掘技術(shù)所擅長的。

3、當下時髦且高級的玩法：基于深度挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)

這是cornata、google now等后端的支撐技術(shù)，至于小冰，感覺應(yīng)該是以2為主+部分領(lǐng)域知識的深度挖掘。

并非原創(chuàng)，轉(zhuǎn)自zhi hu。

3.微信機器人怎么弄得

微信機器人比微軟小冰更人性化更易操作的個人微信機器人來了。不需要添加為好友，它同樣在被用戶添加為好友后，能拉到微信群中群聊，但它不會查看你的朋友圈。比起窺視用戶的隱私，它更感興趣的是調(diào)侃你的朋友們。

微信機器人特色

1.賦予軟硬產(chǎn)品流暢自然的中文聊天能力

精準的語義分析，可正確識別用戶意圖

支持多種上下文結(jié)構(gòu)，滿足連續(xù)對話及多重對話需要

基于DeepQA技術(shù)，匹敵人類回答問題能力

具備自學能力，產(chǎn)品越來越聰明

2.支持可自定義的NLP智能知識庫系統(tǒng)

基于NLP技術(shù)的高智能知識庫，滿足不同場景的個性化及商業(yè)需求

3.融合上百個生活場景實用功能

打包超過500種實用生活服務(wù)功能，支持自然語言喚醒，在對話與聊天中滿足生活需求

4.那個微軟小冰一開始跟她聊的很好,沒問題,怎么到最后,回答的不是

您好，WP8酷七網(wǎng)團隊為你解答：微軟小冰是中國團隊2014年5月29日發(fā)布一款智能聊天機器人，“微軟小冰” *** 了中國近7億網(wǎng)民多年來積累的、全部公開的文獻記錄，憑借微軟在大數(shù)據(jù)、自然語義分析、機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)積累，精煉為1500萬條真實而有趣的語料庫（此后每天凈增0.7%），通過理解對話的語境與語義，實現(xiàn)了超越簡單人機問答的自然交互。

是通過云計算、大數(shù)據(jù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，讓機器逐漸能夠具有一種基于數(shù)據(jù)相關(guān)性所產(chǎn)生的基本智能。畢竟和人的大腦思維不同難免會出錯。

滿意請采納，不懂請追問。

5.微軟小冰除了聊天還會干什么

微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院在2014年5月29日發(fā)布一款人工智能伴侶虛擬機器人，并取名“微軟小冰”。

微軟小冰除了智能對話之外，”微軟小冰“還兼具群提醒、百科、天氣、星座、笑話、交通指南、餐飲點評等實用技能。

二代小冰完全專屬于用戶，在跨平臺的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，幫助用戶完成越來越多的事務(wù)，并不斷自我完善升級。

微軟表示，第三代小冰整合微軟多項全球領(lǐng)先的人工智能圖像與語音識別技術(shù)，除了原有的長程情感對話能力，還具備能看、能聽和能說的全新人工智能感官。

具體來說就是，第三代小冰現(xiàn)在支持識圖功能，能夠“看”到用戶發(fā)送的圖片甚至視頻內(nèi)容，并根據(jù)圖片內(nèi)容進行相應(yīng)對話。這主要得益于微軟在圖片識別技術(shù)方面的突破，據(jù)微軟以前的新聞稱，微軟識圖技術(shù)已經(jīng)接近人類。除此之外，第三代小冰現(xiàn)在也能夠開口說話了，而不只是文字回復(fù)。

所以小冰是一個正在成長的伴侶型人工智能。

以上就是關(guān)于nlp算法基于什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。