統計模式
許多大牛對人工智能的攻擊是，人工智能只是統計數據，它不是真正的“智能”。在當前“弱人工智能”的時代，學習統計模型仍然具有重要價值。
以常用於場景分類的貝葉斯模型為例。在已經用於訓練集的語料庫中，我們可以通過統計獲得A，B and B的概率，並計算B出現時A同時出現的概率（即給定B樣本A出現的概率），這可以直接從前三個統計概率中計算出來。
當然，上述貝葉斯模型的前提是數據量足夠大，滿足大數定律。不難發現，統計模型的本質是，假設數據量足夠大，我們可以利用現有樣本的統計量來做出判別或預測。
閉環過程
NLP技術具有廣泛而松散的應用場景，在許多情況下，作為壹種中間處理技術流程，它並沒有被最終用戶所感知。此外，近年來新的自然語言處理技術的出現使想要入門自然語言處理的產品經理眼花繚亂，不知所措。
自然語言處理的引入也需要關註MVP，以最小可行閉環建立初始認知，然後不斷擴展和豐富NLP的知識體系，逐步建立大框架和認知。
常見的自然語言處理任務可以分為“分詞”-》；“建築特點”-》；“培訓模式”-》；“分類或預測應用”。
在上述過程中，除了分詞之外，它與機器學習的通常過程相同。英語單詞是自己分開的，不需要分詞。但是對於中文來說，單詞是連接在壹起的，所以在處理之前需要將文本內容切割成單詞。
分詞後，計算機無法直接理解漢字，因此需要將單詞編碼成計算機可以理解的數字後再進行處理。這個階段是特征構建階段。
特征完成後，我們根據自然語言處理的任務類型決定使用哪種算法來訓練模型，最後將訓練好的模型應用於特定的分類或預測任務。自然語言處理任務完成。
標記和預處理
在幾年前從事的智能推薦產品中，推薦系統本身以CTR為優化目標，實際上以點擊與否為標簽，相當於用戶幫助的分布式標註工作。
在傳統的基於統計的自然語言處理任務中，大多數任務都是監督學習，這需要對現有語料進行大量的標註工作以確保任務的正常運行。
例如，情緒識別是否為積極情緒需要人們在語料庫上標記壹條信息是否為積極情緒。然後將該語料作為訓練集的訓練模型，生成用於情感識別的情感識別分類模型。
文檔的預處理通常是去除標點符號、停用詞、數字等。以便去除自然語言的無關內容並加快計算機計算和模型生成。
完成上述處理後，可以對文檔進行分段，然後對單詞進行編碼。
常見任務和算法原理
自然語言處理通常有以下應用場景:分詞、詞性標註、主題識別、情感識別、文本分類、機器翻譯等。下面將簡要介紹主要應用及其背後的算法原理。
監督分類問題。無論情感識別還是垃圾郵件分類，本質上都可以轉化為幾種目標類型的分類問題。根據貝葉斯公式的邏輯，對已有的語料數據進行標註，基於統計模型的邏輯，訓練得到分類模型。通過模型計算對待識別的內容進行評分，根據閾值即可完成識別。例如，二元分類的情緒識別可以將0-0.5分類為負面情緒，將0.5-1分類為正面情緒。多分類是計算待分類樣本更接近哪個區間，即識別哪個類型。
無監督分類問題。在自然語言處理中，經常有主題識別的任務，通常采用LDA主題模型。核心邏輯是將文章分為文檔、主題和詞三層邏輯，通過無監督學習根據主題自動完成詞聚類。因為是無監督學習，所以需要根據實際情況指定學習的主題數量，最後選擇最合理的結果。依靠人們的主觀判斷和對壹系列詞語背後主題的理解。
產生問題。常見的生成問題有文本糾錯、單詞生成、句子生成、機器翻譯等。從統計邏輯的角度來看，生成問題是基於現有語料的統計來計算接下來要生成的內容的概率。以機器翻譯為例，妳需要提前準備大量的漢英對比語料庫。基於語料庫，妳可以通過機器學習漢英單詞對比和短語對比的知識，最終在翻譯場景中以中文或英文輸出相應的翻譯內容。
以隱馬爾可夫模型為例進行詞性標註，基於標註的語料，隱馬爾可夫模型可以學習單詞之間詞性的狀態轉移概率，並基於該概率計算出單詞屬於哪個詞性。
深度學習的應用。CNN構造的神經網絡適用於解決NLP分類問題，但由於它沒有記憶，因此無法解決生成問題。與CNN相比，RNN可以解決壹定長度的記憶問題，適用於解決NLP領域中壹定長度的生成問題，如單詞生成，但它不能保留長期記憶。LSTM有長期記憶的能力，可以完成造句的任務。
自然語言處理的應用價值
文本是最常見的生產資料，產品經理可以通過學習NLP的原理和應用來開闊視野。
以在線教育行業為例，我們可以利用自然語言處理能力自動識別學生評語的情感傾向，並可以輔助教師批改作文、自動出題和自動解題。
不難看出，自然語言處理的應用場景不是人做不到，而是可以替代人類的體力勞動，大大提高任務效率，解放人們去做更有價值的工作。
小樂迪，壹線AI產品經理，優秀科技作者，產品經理讀書會創始人。
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