以下七種自然語(yǔ)言處理的常見(jiàn)應(yīng)用：

1. 文本分類

文本分類Text Classification

文本分類是指給定一個(gè)文本，預(yù)測(cè)其所屬的預(yù)定類別。

“文本分類的目的是對(duì)文檔的主題或主旨進(jìn)行分類?！?/p>

- p575， Foundations of Statistical Natural Language Processing（http://amzn.to/2ePBz9t）， 1999

一種流行文本分類應(yīng)用是情感分析（https://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis），其中的常用類別標(biāo)簽表示源文本的情緒色調(diào)，例如“積極”或“消極”。

其他3類文本分類的應(yīng)用：

垃圾郵件過(guò)濾，依照文本分類電子郵件的垃圾郵件。

語(yǔ)言識(shí)別，對(duì)源文本的語(yǔ)言進(jìn)行分類。

題材分類，分類虛構(gòu)故事的體裁。

此外，還可以按需要給文本分配多個(gè)類別標(biāo)簽（即所謂的多標(biāo)簽分類）。 例如為tweet分配多個(gè)主題標(biāo)簽。

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2. 語(yǔ)言建模

語(yǔ)言建模真的是一個(gè)很有趣的自然語(yǔ)言問(wèn)題的子任務(wù)，特別是在其他一些任務(wù)的基礎(chǔ)上調(diào)節(jié)語(yǔ)言模型。

“問(wèn)題是預(yù)測(cè)出給定單詞的下一個(gè)單詞。 該任務(wù)是語(yǔ)音或光學(xué)字符識(shí)別的基礎(chǔ)，也用于拼寫校正，手寫識(shí)別和統(tǒng)計(jì)學(xué)的機(jī)器翻譯。”

- p575， Foundations of Statistical Natural Language Processing （http://amzn.to/2ePBz9t）， 1999.

除了關(guān)于學(xué)術(shù)研究的興趣，語(yǔ)言模型還是許多應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分。

語(yǔ)言模型可以學(xué)習(xí)詞與詞之間的概率關(guān)系，然后生成與源文本統(tǒng)計(jì)上一致的詞匯新序列。

語(yǔ)言模型可以用于文本或語(yǔ)音生成，應(yīng)用如下：

生成新的文章標(biāo)題。

生成新的句子，段落或文檔。

生成后續(xù)句子建議。

3. 語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別是解決如何理解人類所說(shuō)的問(wèn)題。

“語(yǔ)音識(shí)別的任務(wù)是將包含口語(yǔ)在內(nèi)的自然語(yǔ)言的聲學(xué)信號(hào)轉(zhuǎn)換成符合說(shuō)話者預(yù)期的相應(yīng)的單詞序列?！?/p>

- p458， Deep Learning （http://amzn.to/2uE7WvS）， 2016.

給定依據(jù)文本生成的音頻數(shù)據(jù)，模型必須能生成人類可讀的文本。鑒于過(guò)程的自動(dòng)性，這個(gè)任務(wù)也可稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition， ASR）。

語(yǔ)言模型用于創(chuàng)建以音頻數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的的輸出文本，應(yīng)用包括：

生成演講文本。

為電影或電視節(jié)目創(chuàng)建字幕。

開車時(shí)向收音機(jī)發(fā)出命令。

4. 說(shuō)明生成

說(shuō)明生成是解決如何描述圖像內(nèi)容的問(wèn)題，依照諸如照片等的數(shù)字圖像生成和圖像內(nèi)容相關(guān)的文本描述。

說(shuō)明生成的語(yǔ)言模型用于根據(jù)圖像生成標(biāo)題，一些具體的應(yīng)用包括：

描述場(chǎng)景的內(nèi)容

創(chuàng)建照片的標(biāo)題

描述視頻

5. 機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯是指將一種語(yǔ)言的源文本轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言。

“機(jī)器翻譯，從一種語(yǔ)言到另一種語(yǔ)言的文本或語(yǔ)音的自動(dòng)翻譯，是NLP最重要的應(yīng)用之一。”

- p463， Foundations of Statistical Natural Language Processing（http://amzn.to/2ePBz9t）， 1999.

鑒于加入了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該任務(wù)現(xiàn)在也被稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯（neural machine translation）。

“在機(jī)器翻譯任務(wù)中，輸入是由某種語(yǔ)言的符號(hào)序列組成，而計(jì)算機(jī)程序必須將輸入轉(zhuǎn)換成其他語(yǔ)言的符號(hào)序列。 機(jī)器翻譯經(jīng)常應(yīng)用于自然語(yǔ)言，例如從英語(yǔ)翻譯成法語(yǔ)。 近來(lái)，深度學(xué)習(xí)開始對(duì)該任務(wù)產(chǎn)生重要影響?！?/p>

- p98， Deep Learning （http://amzn.to/2uE7WvS）， 2016

機(jī)器翻譯的語(yǔ)言模型用于依據(jù)源文本，輸出第二語(yǔ)言的目標(biāo)文本。

6.文檔總結(jié)

文檔總結(jié)是指根據(jù)文本創(chuàng)建對(duì)應(yīng)簡(jiǎn)短描述的任務(wù)。其語(yǔ)言模型用來(lái)輸出基于完整文檔的總結(jié)。

相關(guān)應(yīng)用如下：

·創(chuàng)建文檔標(biāo)題。

·生成文檔摘要。

·7. 問(wèn)題回答

問(wèn)題回答是指給出一個(gè)主題（如文本文檔）回答有關(guān)該主題的具體問(wèn)題。

“問(wèn)答系統(tǒng)，它通過(guò)返回相應(yīng)的短語(yǔ)（例如位置，人物或日期）來(lái)嘗試回答以問(wèn)題形式提出的用戶查詢。 例如，問(wèn)題為什么殺死肯尼迪總統(tǒng)？ 可能得到名詞短語(yǔ)奧斯瓦爾德作答案”

- p377， Foundations of Statistical Natural Language Processing（http://amzn.to/2ePBz9t）， 1999.

常見(jiàn)應(yīng)用如下：

回答有關(guān)維基百科文章，回答有關(guān)新聞文章的問(wèn)題，回答關(guān)于醫(yī)療記錄的問(wèn)題。

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　　大約90年代開始，自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。這種變化的兩個(gè)明顯的特征是：

　　（1）對(duì)系統(tǒng)輸入，要求研制的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)能處理大規(guī)模的真實(shí)文本，而不是如以前的研究性系統(tǒng)那樣，只能處理很少的詞條和典型句子。只有這樣，研制的系統(tǒng)才有真正的實(shí)用價(jià)值。

　?。?）對(duì)系統(tǒng)的輸出，鑒于真實(shí)地理解自然語(yǔ)言是十分困難的，對(duì)系統(tǒng)并不要求能對(duì)自然語(yǔ)言文本進(jìn)行深層的理解，但要能從中抽取有用的信息。例如，對(duì)自然語(yǔ)言文本進(jìn)行自動(dòng)地提取索引詞，過(guò)濾，檢索，自動(dòng)提取重要信息，進(jìn)行自動(dòng)摘要等等。

　　同時(shí)，由于強(qiáng)調(diào)了“大規(guī)模”，強(qiáng)調(diào)了“真實(shí)文本”，下面兩方面的基礎(chǔ)性工作也得到了重視和加強(qiáng)。

　?。?）大規(guī)模真實(shí)語(yǔ)料庫(kù)的研制。大規(guī)模的經(jīng)過(guò)不同深度加工的真實(shí)文本的語(yǔ)料庫(kù)，是研究自然語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的基礎(chǔ)。沒(méi)有它們，統(tǒng)計(jì)方法只能是無(wú)源之水。

　　（2）大規(guī)模、信息豐富的詞典的編制工作。規(guī)模為幾萬(wàn)，十幾萬(wàn)，甚至幾十萬(wàn)詞，含有豐富的信息（如包含詞的搭配信息）的計(jì)算機(jī)可用詞典對(duì)自然語(yǔ)言處理的重要性是很明顯的。