NLP完整指南： 它是如何工作的及最主要的使用案例 第1张在谷歌搜索引擎中句子补全

我们日常使用的最流行的NLP应用之一是句子完成。这种应用将NLP与一些机器学习算法结合起来，如：：

更简单的句子完成方法将依赖于有监督的机器学习算法和大量的训练数据集。然而，这些算法将完全基于训练数据来预测完成词，而这些数据可能是有偏见的、不完整的或特定主题的。

最近的一个例子是OpenAI建立的模型，它能够创造出类似人类的文本完成，尽管没有使用人类语音中的典型逻辑。

分析是指从结构化和非结构化数据中提取洞察力的过程，以便在商业或科学中做出数据驱动的决策。在其他人工智能应用中，NLP正在使分析的能力成倍增长。NLP在数据分析中特别有用，因为它可以对用户的文本或语音进行提取、分类和理解。

自然语言是困难的。即使作为人类，有时我们在解释对方的句子或纠正我们的文字错误时也会发现困难。NLP面临着不同的挑战，使其应用容易出错和失败。

NLP的一些主要挑战包括：

然而，随着NLU、深度学习和社区训练数据的进步，这些挑战如今正在得到解决，这些数据为算法观察现实生活中的文本和语音并从中学习创造了机会。

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