自然语言处理应用与语音技术学什么（自然语言处理前景）

自然语言处理综述

自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的jieba处理库为单词序列分配概率的模型就叫做语言模型。

计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。

如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。

1、文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

2、文本分类与情感分析：自然语言处理技术可以对文本进行分类，如新闻文章分类、垃圾邮件过滤等。此外，情感分析能够识别和理解文本中的情感倾向，从而帮助企业了解用户对产品和服务的态度和情感。

3、自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。

4、总之，自然语言处理技术在商业领域有着广泛的应用，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等，能够帮助用户更好地理解和使用自然语言，并帮助企业更好地了解客户需求和情绪，提高客户体验。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。

自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。

这是我在留学期间选修的课程：natura language process。这篇文章主要是为了大致的梳理这门课上的知识点，方便日后复习。因此，语言处理的主体对象是English。简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。

NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。

自然语言处理包括内容如下：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

语义分析：理解语言文本的意思，包括命名实体识别、情感分析等。机器翻译：将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。问答系统：识别用户的问题，并用自然语言作为文本生成：生成自然语言的文字、文章、对话等。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

自然语言处理(Natural Language Processing，简称 NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在让计算机能理解和生成人类语言。它是计算机程序能够读懂、理解和生成人类语言的技术。

另外不知道你说的语音是不是还包括语音合成，这也属于自然语言处理，但是相对比语言识别简单多了，基本上是两码事吧。

语音识别是自然语言识别的一个方向。广义的“自然语言处理”包含了“语音”，或者说“语音”也是“自然语言”的一种。

语音分析：根据音位规则，从语音流中区分独立的音素，根据音位形态规则找出音节机器对应的词素或词。对应技术：模式匹配。词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语言学信息对应技术：词典结构。

NLP 翻译成中文就是自然语言处理，所有和自然语言相关的处理算法包括文本语音的算法都是属于 NLP 的范畴。可能大家熟悉的像 ASR 语音识别、 TTS 语音合成这种算法都是属于广义的 NLP 。

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。