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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(shí)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(lái)大家介紹下關(guān)于nlp算法基于什么的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)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(qǐng)問(wèn)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(shí)庫(kù)

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(yǔ)言處理算法。自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。

二、請(qǐng)問(wèn)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、數(shù)據(jù)挖掘都有什么區(qū)別和聯(lián)系？

無(wú)論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)增長(zhǎng)業(yè)務(wù)的一部分，越來(lái)越多的人熟悉大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)術(shù)語(yǔ)，并使用它們來(lái)解決復(fù)雜的分析問(wèn)題。

通過(guò)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(lái)發(fā)現(xiàn)，理解和分析數(shù)據(jù)庫(kù)中復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的一部分，它使用算法和統(tǒng)計(jì)信息來(lái)理解提取的數(shù)據(jù)。盡管大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)場(chǎng)景，要求您使用技術(shù)并解決迫在眉睫的業(yè)務(wù)問(wèn)題。你將從哪里開(kāi)始?您可能首先要確定問(wèn)題，以便更清晰地了解如何解決問(wèn)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(duì)數(shù)據(jù)的廣泛研究。它用于通過(guò)算法開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)推斷來(lái)分析和處理數(shù)據(jù)，以簡(jiǎn)化復(fù)雜的分析問(wèn)題并提取信息。大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別與聯(lián)系您是否注意到在Amazon上觀看某個(gè)特定產(chǎn)品后，如何在YouTube或Netflix上觀看節(jié)目時(shí)在屏幕上彈出同一產(chǎn)品的多個(gè)廣告?這就是大數(shù)據(jù)分析為您所做的工作!簡(jiǎn)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(lái)產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)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(xué)專(zhuān)長(zhǎng)

數(shù)據(jù)有多個(gè)方面，包括相關(guān)性，紋理和維度，需要以數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方式表示。為了構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和借出數(shù)據(jù)見(jiàn)解，必須具備數(shù)學(xué)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

黑客技術(shù)專(zhuān)長(zhǎng)

呼吸!通過(guò)黑客攻擊，我們并不是要闖入某人的計(jì)算機(jī)。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(lái)操縱技術(shù)知識(shí)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(duì)的數(shù)據(jù)形式不同。數(shù)字圖像的話(huà)通常你要處理矩陣（matrix）和頻率等數(shù)據(jù)。文本上你要面對(duì)序列（time-based）和語(yǔ)義等形式的數(shù)據(jù)。雖然算法和路徑，還有優(yōu)化方法會(huì)有很多共通之處，但是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)和建模基于的數(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(gè)角度來(lái)說(shuō)，應(yīng)用場(chǎng)景還有職業(yè)發(fā)展路線，和所銜接的行業(yè)，也會(huì)很不同。

四、微軟小冰nlp知識(shí)庫(kù)

1.微軟小冰的工作原理

微瘋客我為你回答，類(lèi)似小冰這樣的產(chǎn)品說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單，說(shuō)復(fù)雜也復(fù)雜。

單純從外面看你會(huì)覺(jué)得小冰與去年人人網(wǎng)上流行的小黃雞類(lèi)似，但在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上有本質(zhì)的差異。此類(lèi)應(yīng)用的大致流程都是：用戶(hù)輸入一段話(huà)（不一定只是單詞）->后端語(yǔ)義引擎對(duì)用戶(hù)輸入的語(yǔ)句進(jìn)行語(yǔ)義解析->推斷用戶(hù)最可能的意圖->調(diào)用對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫(kù)、應(yīng)用、計(jì)算引擎->返回結(jié)果給用戶(hù)。

1、最初級(jí)的實(shí)現(xiàn)方法：關(guān)鍵詞匹配建一個(gè)關(guān)鍵詞詞庫(kù)，對(duì)用戶(hù)輸入的語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配，然后調(diào)用對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫(kù)。此種方式入門(mén)門(mén)檻很低，基本上是個(gè)程序員都能實(shí)現(xiàn)，例如現(xiàn)在微信公眾平臺(tái)的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過(guò)濾就是此類(lèi)。

但此種方式存在諸多問(wèn)題，例如：a、由于是關(guān)鍵詞匹配，如果用戶(hù)輸入的語(yǔ)句中出現(xiàn)多個(gè)關(guān)鍵詞，此時(shí)由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重（與知識(shí)庫(kù)的關(guān)鍵詞對(duì)比）等等問(wèn)題，此時(shí)關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長(zhǎng)了b、不存在對(duì)用戶(hù)輸入語(yǔ)句語(yǔ)義的理解，導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)答非所問(wèn)的現(xiàn)象。當(dāng)然在產(chǎn)品上對(duì)回答不上的問(wèn)題就采用賣(mài)萌的方式來(lái)規(guī)避掉。

c、基本上無(wú)自學(xué)習(xí)能力，規(guī)則只能完全由人工維護(hù)，且規(guī)則基本是固定死的。d、性能、擴(kuò)展性較差。

還是上面的一句話(huà)中包含多個(gè)關(guān)鍵詞的例子，采用普通程序語(yǔ)言來(lái)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(lái)做（例如Double-array trie tree），也很難滿(mǎn)足大規(guī)模場(chǎng)景需求。

2、稍微高級(jí)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然語(yǔ)言處理（NLP）等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)相對(duì)于1的關(guān)鍵詞匹配，此種實(shí)現(xiàn)方法要解決的核心的問(wèn)題可以大致理解為：根據(jù)一段短文本（例如用戶(hù)問(wèn)的一句話(huà)）的語(yǔ)義，推測(cè)出用戶(hù)最可能的意圖，然后從海量知識(shí)庫(kù)內(nèi)容中找出相似度最高的結(jié)果。具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)就不細(xì)說(shuō)了。

舉一個(gè)很粗糙的例子來(lái)簡(jiǎn)單說(shuō)一下此種實(shí)現(xiàn)方法處理的思路（不嚴(yán)謹(jǐn)，只是為了說(shuō)明思路）。假如用戶(hù)問(wèn)：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(shí)實(shí)際流程上分成幾步處理：1、對(duì)輸入語(yǔ)句分詞，得到北京、后天、溫度3個(gè)關(guān)鍵詞。

分詞時(shí)候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫(kù)，“北京”符合預(yù)先建好的城市庫(kù)、“后天”符合日期庫(kù)、“溫度”符合氣象庫(kù)2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫(kù)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(kù)中有一條天氣的規(guī)則：城市庫(kù)+日期庫(kù)+氣象庫(kù)，從而大致可以推測(cè)用戶(hù)可能想問(wèn)某個(gè)地方某天的天氣。

3、對(duì)語(yǔ)義做具體解析，知道城市是北京，日期是后天，要獲取的知識(shí)是天氣預(yù)報(bào)4、調(diào)用第三方的天氣接口，例如中國(guó)天氣網(wǎng)-專(zhuān)業(yè)天氣預(yù)報(bào)、氣象服務(wù)門(mén)戶(hù) 的數(shù)據(jù)5、將結(jié)果返回給用戶(hù)以上例子其實(shí)很粗糙，實(shí)際上還有諸多問(wèn)題沒(méi)提到：語(yǔ)義上下文、語(yǔ)義規(guī)則的優(yōu)先級(jí)等等。例如用戶(hù)上一句問(wèn)：北京后天的溫度是多少度？下一句問(wèn)：后天的空氣質(zhì)量呢？這里實(shí)際上還涉及語(yǔ)義上下文、用戶(hù)歷史喜好數(shù)據(jù)等等諸多問(wèn)題。

此種處理方法存在的最大問(wèn)題：規(guī)則庫(kù)還主要依賴(lài)于人工的建立，雖然有一定的學(xué)習(xí)能力，但自我學(xué)習(xí)能力還是較弱?？梢越柚恍┯?xùn)練算法來(lái)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(zhǎng)的。3、當(dāng)下時(shí)髦且高級(jí)的玩法：基于深度挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這是cornata、google now等后端的支撐技術(shù)，至于小冰，感覺(jué)應(yīng)該是以2為主+部分領(lǐng)域知識(shí)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(lèi)似小冰這樣的產(chǎn)品說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單，說(shuō)復(fù)雜也復(fù)雜。單純從外面看你會(huì)覺(jué)得小冰與去年人人網(wǎng)上流行的小黃雞類(lèi)似，但在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上有本質(zhì)的差異。

此類(lèi)應(yīng)用的大致流程都是：用戶(hù)輸入一段話(huà)（不一定只是單詞）->；后端語(yǔ)義引擎對(duì)用戶(hù)輸入的語(yǔ)句進(jìn)行語(yǔ)義解析->；推斷用戶(hù)最可能的意圖->；調(diào)用對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫(kù)、應(yīng)用、計(jì)算引擎->；返回結(jié)果給用戶(hù)。

1、最初級(jí)的實(shí)現(xiàn)方法：關(guān)鍵詞匹配

建一個(gè)關(guān)鍵詞詞庫(kù)，對(duì)用戶(hù)輸入的語(yǔ)句進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配，然后調(diào)用對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫(kù)。

此種方式入門(mén)門(mén)檻很低，基本上是個(gè)程序員都能實(shí)現(xiàn)，例如現(xiàn)在微信公眾平臺(tái)的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過(guò)濾就是此類(lèi)。

但此種方式存在諸多問(wèn)題，例如：

a、由于是關(guān)鍵詞匹配，如果用戶(hù)輸入的語(yǔ)句中出現(xiàn)多個(gè)關(guān)鍵詞，此時(shí)由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重（與知識(shí)庫(kù)的關(guān)鍵詞對(duì)比）等等問(wèn)題，此時(shí)關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長(zhǎng)了

b、不存在對(duì)用戶(hù)輸入語(yǔ)句語(yǔ)義的理解，導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)答非所問(wèn)的現(xiàn)象。當(dāng)然在產(chǎn)品上對(duì)回答不上的問(wèn)題就采用賣(mài)萌的方式來(lái)規(guī)避掉。

c、基本上無(wú)自學(xué)習(xí)能力，規(guī)則只能完全由人工維護(hù)，且規(guī)則基本是固定死的。

d、性能、擴(kuò)展性較差。還是上面的一句話(huà)中包含多個(gè)關(guān)鍵詞的例子，采用普通程序語(yǔ)言來(lái)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(lái)做（例如Double-array trie tree），也很難滿(mǎn)足大規(guī)模場(chǎng)景需求。

2、稍微高級(jí)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然語(yǔ)言處理（NLP）等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)

相對(duì)于1的關(guān)鍵詞匹配，此種實(shí)現(xiàn)方法要解決的核心的問(wèn)題可以大致理解為：根據(jù)一段短文本（例如用戶(hù)問(wèn)的一句話(huà)）的語(yǔ)義，推測(cè)出用戶(hù)最可能的意圖，然后從海量知識(shí)庫(kù)內(nèi)容中找出相似度最高的結(jié)果。

具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)就不細(xì)說(shuō)了。舉一個(gè)很粗糙的例子來(lái)簡(jiǎn)單說(shuō)一下此種實(shí)現(xiàn)方法處理的思路（不嚴(yán)謹(jǐn)，只是為了說(shuō)明思路）。

假如用戶(hù)問(wèn)：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(shí)實(shí)際流程上分成幾步處理：

1、對(duì)輸入語(yǔ)句分詞，得到北京、后天、溫度3個(gè)關(guān)鍵詞。分詞時(shí)候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫(kù)，“北京”符合預(yù)先建好的城市庫(kù)、“后天”符合日期庫(kù)、“溫度”符合氣象庫(kù)

2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫(kù)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(kù)中有一條天氣的規(guī)則：城市庫(kù)+日期庫(kù)+氣象庫(kù)，從而大致可以推測(cè)用戶(hù)可能想問(wèn)某個(gè)地方某天的天氣。

3、對(duì)語(yǔ)義做具體解析，知道城市是北京，日期是后天，要獲取的知識(shí)是天氣預(yù)報(bào)

4、調(diào)用第三方的天氣接口，例如中國(guó)天氣網(wǎng)-專(zhuān)業(yè)天氣預(yù)報(bào)、氣象服務(wù)門(mén)戶(hù) 的數(shù)據(jù)

5、將結(jié)果返回給用戶(hù)

以上例子其實(shí)很粗糙，實(shí)際上還有諸多問(wèn)題沒(méi)提到：語(yǔ)義上下文、語(yǔ)義規(guī)則的優(yōu)先級(jí)等等。

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

此種處理方法存在的最大問(wèn)題：規(guī)則庫(kù)還主要依賴(lài)于人工的建立，雖然有一定的學(xué)習(xí)能力，但自我學(xué)習(xí)能力還是較弱?？梢越柚恍┯?xùn)練算法來(lái)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(zhǎng)的。

3、當(dāng)下時(shí)髦且高級(jí)的玩法：基于深度挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)

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

并非原創(chuàng)，轉(zhuǎn)自zhi hu。

3.微信機(jī)器人怎么弄得

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

微信機(jī)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(zhǔn)的語(yǔ)義分析，可正確識(shí)別用戶(hù)意圖

支持多種上下文結(jié)構(gòu)，滿(mǎn)足連續(xù)對(duì)話(huà)及多重對(duì)話(huà)需要

基于DeepQA技術(shù)，匹敵人類(lèi)回答問(wèn)題能力

具備自學(xué)能力，產(chǎn)品越來(lái)越聰明

2.支持可自定義的NLP智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

基于NLP技術(shù)的高智能知識(shí)庫(kù)，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的個(gè)性化及商業(yè)需求

3.融合上百個(gè)生活場(chǎng)景實(shí)用功能

打包超過(guò)500種實(shí)用生活服務(wù)功能，支持自然語(yǔ)言喚醒，在對(duì)話(huà)與聊天中滿(mǎn)足生活需求

4.那個(gè)微軟小冰一開(kāi)始跟她聊的很好,沒(méi)問(wèn)題,怎么到最后,回答的不是

您好，WP8酷七網(wǎng)團(tuán)隊(duì)為你解答：微軟小冰是中國(guó)團(tuán)隊(duì)2014年5月29日發(fā)布一款智能聊天機(jī)器人，“微軟小冰” *** 了中國(guó)近7億網(wǎng)民多年來(lái)積累的、全部公開(kāi)的文獻(xiàn)記錄，憑借微軟在大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)義分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)積累，精煉為1500萬(wàn)條真實(shí)而有趣的語(yǔ)料庫(kù)（此后每天凈增0.7%），通過(guò)理解對(duì)話(huà)的語(yǔ)境與語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)了超越簡(jiǎn)單人機(jī)問(wèn)答的自然交互。

是通過(guò)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，讓機(jī)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(huì)出錯(cuò)。

滿(mǎn)意請(qǐng)采納，不懂請(qǐng)追問(wèn)。

5.微軟小冰除了聊天還會(huì)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(jī)器人，并取名“微軟小冰”。

微軟小冰除了智能對(duì)話(huà)之外，”微軟小冰“還兼具群提醒、百科、天氣、星座、笑話(huà)、交通指南、餐飲點(diǎn)評(píng)等實(shí)用技能。

二代小冰完全專(zhuān)屬于用戶(hù)，在跨平臺(tái)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，幫助用戶(hù)完成越來(lái)越多的事務(wù)，并不斷自我完善升級(jí)。

微軟表示，第三代小冰整合微軟多項(xiàng)全球領(lǐng)先的人工智能圖像與語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，除了原有的長(zhǎng)程情感對(duì)話(huà)能力，還具備能看、能聽(tīng)和能說(shuō)的全新人工智能感官。

具體來(lái)說(shuō)就是，第三代小冰現(xiàn)在支持識(shí)圖功能，能夠“看”到用戶(hù)發(fā)送的圖片甚至視頻內(nèi)容，并根據(jù)圖片內(nèi)容進(jìn)行相應(yīng)對(duì)話(huà)。這主要得益于微軟在圖片識(shí)別技術(shù)方面的突破，據(jù)微軟以前的新聞稱(chēng)，微軟識(shí)圖技術(shù)已經(jīng)接近人類(lèi)。除此之外，第三代小冰現(xiàn)在也能夠開(kāi)口說(shuō)話(huà)了，而不只是文字回復(fù)。

所以小冰是一個(gè)正在成長(zhǎng)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(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。