自然语言处理技术的应用实例（自然语言处理技术的案例介绍）

企业大数据实战案例

1、通过将大数据实施并融合到企业现有的移动和web应用程序中，大数据可以对公司的内部流程进行优化。例如，美国最重要的供应链管理公司UPS物流每天都要向220多个国家运送超过1690万件货物，这离不开大数据提供的解决方案。

2、大数据应用案例之：医疗行业 1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

3、环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

4、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在自然语言中，我们的目标是对句子理解，对句子生成。但是由于计算机对电脑理解有一些障碍：模糊、不确定、不完整等。我们在这里简单介绍语法树Syntax Tree和语言模型。

N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。

概率替代n-gram 概率，而这种替代需受归一化因子的作用。对于每个计数 r 0 的n元文法的出现次数减值，把因减值而节省下来的剩余概率根据低阶的(n-1)gram 分配给未见事件。

该方法针对的问题是：在文本中刚刚出现过的一些词在后边的句子中再次出现的可能性往往较大，比标准的 n-gram 模型预测的概率要大。

也即是说，在训练 n-gram 模型时，对于每个句子，分别在开头和结尾填充n-1个。从而保证在计算perplexity的时候能够正确地从第一个单词开始计算。这也是为什么前面 sentence segmentation 的时候要将句子区别存储的原因。

如果是销售的话，尚致胜的《致胜营销学》是非常好的，是一个系列，12讲，很系统。很多的企业都在用，培训员工的销售能力。

娜塔莎是一种基于Python编程语言的自然语言处理工具，可以用于文本分类、情感分析、信息提取等领域。而三月七则是一款智能排班软件，主要用于企业内部人员排班，提高工作效率。

好。就业方便。东工大的自然语言处理专业在人工智能领域有着广泛的应用和非常广阔的前景。行业薪资高。

按照学校排名：北理工、、北科大、、北交大。北理工是985，其余2个都是21。很明显。北理工最难考。然后。。

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nlp。针对自然语言处理方向比较重要的几个会议有ACL、EMNLP、NACAL、CoNLL、COLING、ICLR、AAAI、NLPCC等。