自然语言处理 (NLP) 是一项新兴技术，它派生出我们在当下看到的各种形式的 AI，并且它在为人类和机器之间创造无缝且互动式界面中的用处将继续成为当今和未来越来越多的认知应用程序的首要任务。在这里，我们将讨论NLP的一些非常有用的应用。
Machine Translation
机器翻译 (MT)，将一种源语言或文本翻译成另一种语言的过程，是NLP最重要的应用之一。借助以下流程图，我们可以了解机器翻译的过程−
Types of Machine Translation Systems
有不同类型的机器翻译系统。让我们看看不同的类型是什么。
Multilingual MT System
多语言 MT 系统生成任何一对语言之间的翻译。它们在本质上可能是单向的或双向的。
Approaches to Machine Translation (MT)
让我们现在了解机器翻译的重要方法。MT 的方法如下 −
Direct MT Approach
这是较不流行但 MT 的最古老方法。使用此方法的系统能够将 SL（源语言）直接翻译成 TL（目标语言）。此类系统本质上是双语的，并且是单向的。
Interlingua Approach
使用 Interlingua 方法的系统将 SL 翻译成称为 Interlingua (IL) 的中间语言，然后将 IL 翻译成 TL。Interlingua 方法可以通过以下 MT 金字塔理解 −
Transfer Approach
-
在第一阶段，源语言 (SL) 文本转换为抽象的 SL 导向表示。
-
在第二阶段，SL 导向表示转换为等效的目标语言 (TL) 导向表示。
-
在第三阶段，生成最终文本。
Empirical MT Approach
这是 MT 的一种新兴方法。基本上，它以平行语料库的形式使用大量的原始数据。原始数据由文本及其翻译组成。基于类比、基于示例和基于内存的机器翻译技术使用基于经验的 MT 方法。
Fighting Spam
如今最常见的问题之一是垃圾邮件。这使得垃圾邮件过滤器变得格外重要，因为它是针对此问题的第一道防线。
可以通过考虑主要的误报和漏报问题来使用 NLP 功能开发垃圾邮件过滤系统。
Existing NLP models for spam filtering
以下是用于垃圾邮件过滤的一些现有 NLP 模型 −
N-gram Modeling
N-Gram 模型是较长字符串的 N 字符切片。在此模型中，在处理和检测垃圾邮件时同时使用不同长度的 N-gram。
Word Stemming
垃圾邮件发送者通常会更改垃圾邮件中攻击性单词的一个或多个字符，以便他们可以突破基于内容的垃圾邮件过滤器。这就是为什么我们可以说，如果基于内容的过滤器无法理解电子邮件中单词或短语的含义，那么它们就没有用。为了消除垃圾邮件过滤中的此类问题，开发了一种基于规则的词干提取技术，它可以匹配看起来和听起来相似的单词。
Bayesian Classification
这现已成为垃圾邮件过滤的广泛使用技术。在统计技术中，电子邮件中单词的出现率针对其在未经请求的（垃圾邮件）和合法的（火腿）电子邮件消息数据库中的典型出现率进行衡量。
Automatic Summarization
在这个数字时代，最有价值的是数据，或者你可以说信息。然而，我们是否真正获得有用的以及所需数量的信息？答案是“否”，因为信息超载，我们获取知识和信息的能力远远超过理解它们的能力。我们迫切需要自动文本摘要和信息，因为互联网上的信息泛滥不会停止。
文本摘要可以定义为创建较长文本文档的简短准确摘要的技术。自动文本摘要将帮助我们在更短的时间内获得相关信息。自然语言处理 (NLP) 在开发自动文本摘要中起着重要作用。
Question-answering
自然语言处理 (NLP) 的另一个主要应用是问答。搜索引擎将世界的信息触手可及，但是当回答人类用自然语言提出的问题时，它们仍然存在缺陷。我们有谷歌等大型科技公司也在朝着这个方向努力。
问答是人工智能和 NLP 领域的计算机科学学科。它专注于构建系统，这些系统可以自动回答人类用其自然语言提出的问题。理解自然语言的计算机系统具有程序系统的能力，可以将人类编写的句子翻译成内部表示，以便系统能够生成有效答案。可以通过对问题进行语法和语义分析来生成确切的答案。词汇差距、歧义和多语言是 NLP 在构建良好的问答系统时面临的一些挑战。
Sentiment Analysis
自然语言处理 (NLP) 的另一个重要应用是情绪分析。顾名思义，情绪分析用于识别多条帖子中的情绪。它还用于识别未明确表达情绪的情感。公司正在使用自然语言处理的应用程序情绪分析来识别客户在线上的意见和情感。它将帮助公司了解客户对产品和服务有何看法。借助情绪分析，公司可以从客户帖子中判断其整体声誉。通过这种方式，我们可以说，除了确定简单的情绪外，情绪分析还可以理解上下文中包含的情绪，以帮助我们更好地理解表达意见背后的出发点。
