自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在设计可以处理，理解并与自然语言（人类语言）进行有效通信的系统。那么自然语言处理如何应用在现实中的？对NLP的研究早在1950年代就开始了，多年来取得了巨大的进步。尽管我们的系统尚未达到HAL-9000的水平，但是机器学习和深度学习的最新进展已使NLP系统更加准确和快速。

　　1.语音控制数字代理

皮尤研究中心的一项调查显示，美国约46%的成年人口使用语音助手，而这一数字在未来只会上升。有这么多人使用语音助理，它是NLP中最引人入胜的应用之一。我们都熟悉亚马逊的Alexa、微软的Cortana、谷歌助手以及苹果的Siri。许多家庭都求助于聪明的演讲者来减轻他们忙碌生活的工作量。这些智能设备提供一系列服务，包括：

1）基于语音交互查询

2）查找一系列主题的信息

3）拨打和接听电话

4）发送和接收消息

5）管理待办事项清单、警报、提醒等。

不仅仅是像亚马逊Alexa这样的数字助理有一些专门针对亚马逊的功能，比如跟踪你的亚马逊套餐和讲述kindle电子书。物联网技术的进一步改进意味着，数字助理现在可以用来控制智能家居。

　　2.机器翻译

机器翻译是由计算机执行的翻译。随着世界向自动化方向发展，我们不再需要翻译人员来为我们翻译句子，我们可以简单地使用Google翻译或Microsoft翻译等应用程序。尽管这些内容始终不是百分之百准确，但它们确实给了我们一个关于这个句子的含义的总体概念。例如，机器翻译有很多用例：

1）机器翻译软件在网页中使用，因此内容以多种语言提供。

2）营销材料，如小册子和海报。

3）Facebook，Twitter等社交网络具有内置于其服务中的机器翻译功能。

4）针对具体主题的医疗保健和法律文件的机器翻译。

随着深度学习的出现，神经机器翻译目前是用于翻译文本的最先进的方法。在神经网络之前，大部分机器翻译都是通过基于规则或统计方法或两者的混合组合来完成的。

　　3.聊天机器人

在不久的将来，客户支持即将完成自动化。现在有如此多的网站为客户提供了与客户支持对话的机会来回答他们的问题。它是NLP最普遍的应用之一。例如：FBMessenger的机器人取代品牌的客户服务

关于他们最引人注目的是这些聊天机器人，根据他们的预期用途，需要善于理解自然语言。这不是一个简单的任务。电脑和人们很难以相同的方式思考或沟通。当我们说话时，我们不会以结构化的方式讲话，我们每个人都有自己的特质。人们错误地发现事物或以混乱的方式混淆词汇，但人类可以解决这些错误并理解他人想说的话。教一台机器来做这件事并不容易。NLP还有很长的路要走。

　　4.文本分类和预测

垃圾邮件检测是不同电子邮件客户端提供的主要功能之一。他们工作得非常好，因为我们很少在我们的主收件箱中看到任何垃圾邮件。一般来说，NLP可以超越垃圾邮件检测到电子邮件分类。Gmail提供了将我们的电子邮件分类为主要，社交和促销的功能。

任何时候当我们输入消息或谷歌搜索任何主题时，NLP都可以帮助我们更快输入，因为：自动完成-通过建议可能的单词来完成我们的话;预测式打字-通过建议适合在句子中的下一个单词完成我们的句子。

　　5.情绪分析

情绪分析是对文本中表达的观点、情绪、态度、观点、情绪等进行计算研究。情绪分析主要是业务面。它被企业用来推销他们的产品，发现新的机会和管理他们的声誉。用于情感分析的数据或文本包括-评论、博客、评论、反馈、讨论、建议和其他形式的在线表达。

每当我们在亚马逊或任何在线零售商上买东西时，我们总是寻找那些有最好的评价或评论的产品。我们这样做是因为“评论”是我们行为的关键影响因素。我们对现实的信念和看法取决于别人如何看待世界。不幸的是，这种观点导致了人们发布虚假或不真实的观点。但现在人们对这些虚假评论持谨慎态度，而且，企业也意识到了这一事实，因为我们在网上看到的虚假评论越来越少。

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